正弦波包络伏安法--一种应用于电子舌检测的新型伏安法，田师一，肖箫，本文以伏安型电子舌为基础，利用单一正弦波信号容易处理的特点，并且结合快速傅立叶变换的方法，构建了一种在电子舌上应用的新型

查找给定信号的上下包络 句法[upperenv lowerenv] = 信封（sig，方法） 输入： sig：输入信号的向量方法：插值方法（在interp1中定义） 输出： upperenv：输入信号的上包络lowerenv：输入信号的下包络

在labview中利用希尔伯特变换求包络线

:incoming_envelope: 垃圾邮件发送者 :postbox: 垃圾邮件检测器 概要 文本挖掘是一个广阔的领域，随着生成的大量文本数据而越来越受欢迎。 使用机器学习模型已经完成了一些应用程序的自动化，例如情感分析，文档分类，主题分类，文本摘要和机器翻译。 垃圾邮件过滤是文档分类任务的一个示例，该任务涉及将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件（又名火腿）。 在这个项目中，我将以使用Python和可公开获得的邮件语料库的教程的形式，介绍如何实现这种系统的不同步骤。 输出将是一个API和一个Web应用程序，允许用户输入消息并获得响应（如果是垃圾邮件或火腿）。 数据源 安然电子邮件数据集 链接： ： Python库 对于Fla

肌电rmsmatlab EMG_envelope 用于自动估计表面肌电信号的RMS包络的算法。 描述 该软件包包含用于实现以下算法的MATLAB代码： S.Ranaldi，C。De Marchis和S.Conforto“一种自动，自适应，基于信息的sEMG包络提取方法” 该程序包包含一些mex函数，以使用C函数来加快算法的速度。 功能清单 MATLAB代码： adaptiveEnvelope.m-主要功能 conditionEMG.m-条件块（白化和归一化） 衍生物Estimation.m-包络估计的逐点一阶和二阶导数 EnvelopeEstimation.m-点对点包络计算 entropyEst.m-用于收敛的逐点熵估计 fm-归一化因子 filterLength.m-自适应滤波器窗口长度的更新 staticEstimationD.m-导数估计的初始化（将来可能会删除） staticEstimationW.m-包络估计的初始化（将来可能会删除） whiteTest.m-测试信号的白度（借用函数，注释中的来源） whitenSignal.m-MATLAB中的美白过滤器 C代码： pos

Auto Envelope 指标

matlab由txt画图代码Mohr_Envelope 可视化适用于Python 3.5.2的Mohr圆和失效包络 为什么我要编写此代码？ 我不得不编写有关三轴测试的地质工程实验室报告，该报告需要绘制摩尔圆和破坏包络线。 第一个是一件容易的事，但下一个不是。 我们可以通过Excel进行很多操作，但是绘制莫尔圆的切线并不重要。 选择只有两个：首先，使用Matlab。 第二。 手工绘制。 但是，我不想手工编写报告，也没有matlab。 因此，我使用了numpy和scipy以及matplotlib，它们工作正常。 也许我的大三生会遇到这个问题。 所以我写了这段代码来帮助我的大三生。 如您所见，我的专业不是计算机科学，所以代码看起来像是spagetti。 但是有效！ 这个怎么运作？ 如果您不了解摩尔环，请[阅读] [摩尔] [摩尔]： 在各种σ1（主要主应力）和σ3（次要主应力）条件下绘制摩尔圆。 并确定在每个莫尔圆上与圆切线相交的点。 这些点由（x1-rcos（a），rsin（a））确定。 使用这些点和最小二乘法，使“候选失败包络线”行。 计算从圆心到“失效包络线候选”的距离与圆心半径之差的

文章由英文书写，主要是帮助大家使用Xflr5，解决及分析仿真数据中的Point out of 问题，帮助分析哪些时候是可以调整的，哪些时候是正常情况

微信 微通讯服务 :incoming_envelope: 主页： : 文档： : 安装 :warning: 警告：当前任何人都可以访问所有仪表板链接。 任何人都可能看到敏感信息。 在获取 Deta 项目密钥 让你的谷歌密码或生成应用密码（如显示，如果你正在使用双因素身份验证） 克隆这个仓库 在与存储库相同的目录中创建具有以下格式的 .env 文件 DETA_PROJECT_KEY=YOURDETATOKEN SMTP_PASSWORD=YOURGOOGLEPASSWORD SMTP_USERNAME=YOURGMAILADDRESS SMTP_SERVER=smtp.gmail.com SMTP_PORT=465 使用pip install -r requirements.txt安装所有 Python 依赖项（确保pip -v返回高于 3.x 的版本 - 如果不使用pip3 install -r requirements.tx

matlab求导代码估算瞬时能量 Python代码可实现瞬时能量测量，包括中的“包络导数运算符”，如中所述。 需要具有NumPy，Matplotlib和Pandas软件包的Python 3。 这是Matlab代码的Python实现，同样在上。 概述 实现估计频率加权瞬时能量的方法，包括Teager–Kaiser运算符（也称为非线性能量运算符）和参考文献中提出的类似的频率加权运算符。 对于离散信号x（n），简单定义了Teager-Kaiser运算符，如下所示： Ψ[x(n)] = x²(n) - x(n+1)x(n-1) 拟议的能量测度（我们称为包络导数算子（EDO））定义为 Γ[x(n)] = y²(n) + H[y(n)]² 其中y（n）是x（n）的导数，使用中心有限差分方程y（n）= [x（n + 1）-x（n-1）] / 2估算，而H [·]是x（n）的离散希尔伯特变换。 参考包含更多详细信息。 快速开始 使用demo.py运行一些示例： $ python3 demo.py 例子 用随机信号测试EDO： from energy_operators import edo edo