​ 1.背景介绍 在深度学习中，有时会使用Matlab进行滤波处理，再将处理过的数据送入神经网络中。这样是一般的处理方法，但是处理起来却有些繁琐，并且有时系统难以运行Matlab。Python作为一种十分强大的语言，是支持信号滤波滤波处理的。 本文将以实战的形式基于scipy模块使用Python实现简单滤波处理，包括内容有1.低通滤波，2.高通滤波，3.带通滤波，4.带阻滤波器。具体的含义大家可以查阅大学课程，信号与系统。简单的理解就是低通滤波指的是去除高于某一阈值频率的信号；高通滤波去除低于某一频率的信号；带通滤波指的是类似低通高通的结合保留中间频率信号；带阻滤波也是低通高通的结合只是过滤掉

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Myeclipse 2016 CI 3功能强大，因为最新所以破解方法还不是那么多，但是掌握一种有效的办法就够了，这里给大家介绍亲测过的方法，真实有效。

亲测可用。最新的文件为com.genuitec.eclipse.core_15.0.0.201702231446。

文章目录1. 总体主成分分析2. 样本主成分分析3. 主成分分析方法3.1 相关矩阵的特征值分解算法3.2 矩阵奇异值分解算法4. sklearn.decomposition.PCA 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的无监督学习方法 利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据 转换为 少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量 称为 主成分 主成分的个数通常小于原始变量的个数，所以PCA属于降维方法 主要用于发现数据中的基本结构，即数据中变量之间的关系，是数据分析的有力工具，也用于其他机器学习方法的前处理 PCA属于多元统计分析的经

OpenCV中circle与rectangle函数显示，只不过rectangle在图像中画矩形，circle在图像中画圆。 void circle(Mat img, Point center, int radius, Scalar color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0) img为源图像 center为画圆的圆心坐标 radius为圆的半径 color为设定圆的颜色，规则根据B（蓝）G（绿）R（红） thickness 如果是正数，表示组成圆的线条的粗细程度。否则，表示圆是否被填充 line_type 线条的类型。默认是8 sh

射频电路设计资源，是很经典的射频电路设计书籍，本书共分9章。第1和第2章首先介绍了在射频电子学经常遇到的概念和术语，并给出了评价射频电路性能的主要指示；第3章定义和描述了模拟信号和数字信号的调幅、调相和调频调制方法；第4章专门介绍3种在无线通信系统中通用的多路存取技术；FDMA，TDMA和CDMA，及几种常用的无线能鹤标准，如GSM和Qualcomm公司的CDMA；第5章是本书的重点，讨论了无线前端收发器的结构和集成电路的实现；第6章至第9章详细讨论了低噪声放大器和混频器、振荡器、频率综合器和功放器电路原理和分析方法。

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最近项目中用到excel的导入和导出，研究了下PHPExcel的使用，真的是很好用也很强大，就是有些庞大，有时间的话精简一下。因为项目用的CI框架，所以自己写了一个整合类，用于在CI中是用PHPExcel