function [x,reslt]= func_prony(signal,dt)
时间: 2023-11-10 20:02:46 浏览: 44
func_prony是一个函数,输入参数是signal和dt。signal是一个输入信号向量,dt是信号的时间间隔。该函数的输出是一个包含两个元素的向量x和reslt。
该函数的功能是根据信号的阶数,利用Prony方法进行信号分析和拟合。Prony方法是一种常用的信号分析方法,通过对信号进行预测和拟合,可以得到信号的频率和阻尼等参数。
在函数内部,首先会根据信号的长度和间隔计算信号的采样频率。然后,根据输入信号和采样频率进行信号分析和拟合。通过Prony方法,可以得到信号的阶数以及每个频率分量对应的幅度和相位。
最后,函数会返回一个包含阶数和每个频率分量的幅度和相位的结构体x,以及拟合信号与原始信号的残差reslt。
通过调用这个函数,我们可以方便地对信号进行分析和拟合,从而得到信号的频率和阻尼等重要参数,并且可以评估拟合的准确度。这对于信号处理和系统诊断等应用非常有帮助。
相关问题
void Menu_key_set(void) { key1 = Get_Key_1(); key2 = Get_Key_2(); key3 = Get_Key_3(); key4 = Get_Key_4(); if(key1 == 1) { func_index=table[func_index].up;//按键next按下后的索引号 OLED_Clear(); } if(key2 == 2) { func_index=table[func_index].down; OLED_Clear(); } if(key3 == 3) { func_index=table[func_index].enter;//按键next按下后的索引号 OLED_Clear(); } current_operation_index=table[func_index].current_operation;//执行当前索引号所对应的功能函数。 (*current_operation_index)();//执行当前操作函数 }添加什么函数可以检测按键松手,请添加进原函数
可以添加一个检测按键松手的函数,例如:
```
int Get_Key_Release(void)
{
int key_release = 0;
if(Get_Key_1() == 0 && Get_Key_2() == 0 && Get_Key_3() == 0 && Get_Key_4() == 0)
{
key_release = 1;
}
return key_release;
}
```
然后在 `Menu_key_set()` 函数中添加相应的代码来检测按键是否松手,例如:
```
void Menu_key_set(void)
{
key1 = Get_Key_1();
key2 = Get_Key_2();
key3 = Get_Key_3();
key4 = Get_Key_4();
if(key1 == 1)
{
func_index = table[func_index].up;
OLED_Clear();
}
if(key2 == 2)
{
func_index = table[func_index].down;
OLED_Clear();
}
if(key3 == 3)
{
func_index = table[func_index].enter;
OLED_Clear();
}
current_operation_index = table[func_index].current_operation;
(*current_operation_index)();
while(!Get_Key_Release()); // 等待按键松手
}
```
这样就可以在每次按键操作后等待按键松手,避免出现误操作。
for data in [train_data,test_data]: func_features = func(data[col_i],data[col_j]) col_func_features = '-'.join([col_i,func_name,col_j]) data[col_func_features] = func_features
这段代码是在对训练集和测试集的每一列特征组合操作。
通过循环遍历一个包含训练集和测试集的列表`[train_data, test_data]`,其中`data`变量依次指向训练集和测试集。
在每次迭代中,使用选定的函数`func`对`data`中的列`col_i`和`col_j`进行操作,生成新的特征。这个新特征被赋给变量`func_features`。
然后,使用`'-'.join([col_i, func_name, col_j])`将原始列名、函数名和另一列名连接成一个字符串,赋给变量`col_func_features`。这个字符串将作为生成的特征的列名。
最后,将生成的特征添加到`data`中,使用列名`col_func_features`并赋值为对应的特征值。
这个操作在循环的每次迭代中都会对训练集和测试集执行,以生成所有可能的特征组合。
如果你对这段代码还有其他疑问,或者需要进一步解释,请随时提问。
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