计算方法邓建中pdf
时间: 2023-12-25 16:01:33 浏览: 59
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dsp 邓立新辅导书pdf
DSP 邓立新辅导书PDF是一本关于数字信号处理的辅导书,由邓立新编写。数字信号处理(DSP)是通过对数字信号进行分析、处理和合成来实现对信号的处理和控制的一种技术。
该书通过详细且系统的介绍,帮助读者全面了解数字信号处理的基本原理和技术。书中内容包括了信号与系统、离散信号处理、滤波器设计、频域处理等多个方面。通过理论知识、算法和实际案例的结合,读者可以深入了解数字信号处理的原理和应用。
邓立新编写的这本辅导书以其简明易懂的语言和详细的讲解而著称。无论是初学者还是专业人士,都能从中获得实用的知识和技能。该书通过大量的示例和练习题,帮助读者巩固所学知识,并提供了附录来帮助读者更深入地理解一些复杂的概念和算法。
DSP 邓立新辅导书PDF的电子版提供了便利性和可随时随地获取书籍的优势。读者可以通过电子设备随时打开并阅读,这大大方便了学习过程。
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Python如何计算邓熵
Python中可以使用SciPy库来计算邓熵(Shannon Entropy)。邓熵是用来衡量信息的不确定性或者随机性的指标。
首先,你需要安装SciPy库。可以使用以下命令来安装:
```
pip install scipy
```
安装完成后,你可以使用以下代码来计算邓熵:
```python
import scipy.stats as stats
def shannon_entropy(data):
# 计算数据的概率分布
_, counts = np.unique(data, return_counts=True)
probabilities = counts / len(data)
# 计算邓熵
entropy = stats.entropy(probabilities, base=2)
return entropy
# 示例数据
data = [1, 1, 2, 3, 4, 4, 4]
# 计算邓熵
entropy = shannon_entropy(data)
print("邓熵:", entropy)
```
这段代码中,我们首先定义了一个名为`shannon_entropy`的函数,它接受一个数据列表作为输入。在函数内部,我们使用`np.unique`函数来获取数据的唯一值和对应的计数。然后,我们计算每个值出现的概率,并使用`stats.entropy`函数来计算邓熵。最后,我们打印出计算得到的邓熵值。
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