给我Python代码。用rtlsdr检测调频广播的调制度

首先，您需要安装RTL-SDR，然后使用以下Python代码进行调频广播的调制度检测：```
import os
import sys
import rtlsdr# configure the RTL-SDR
sdr = rtlsdr.RtlSdr()# configure center frequency
center_freq = 100e6
sdr.set_center_freq(center_freq)# configure sampling rate
sample_rate = 2.4e6
sdr.set_sample_rate(sample_rate)# configure gain
sdr.set_gain(10)# capture samples
samples = sdr.read_samples(256*1024)# process samples
# ...

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用python给我写一段检测相邻条纹差值的代码

好的，下面是用Python实现检测相邻条纹差值的代码：

stripe_values = [16, 20, 18, 22, 19, 25, 21, 24] # 假设这是相邻条纹的值

threshold = 4 # 差值的阈值

for i in range(1, len(stripe_values)):
    diff = abs(stripe_values[i] - stripe_values[i-1]) # 计算相邻条纹的差值
    if diff > threshold:
        print(f"相邻条纹 {i-1} 和 {i} 差值过大，差值为 {diff}")

这段代码首先定义了一组相邻条纹的值，然后通过循环计算每两个相邻条纹之间的差值，并将差值与设定的阈值进行比较。如果差值超过了阈值，则输出相应的提示信息。

给我hog+svm行人检测的python代码

以下是基于OpenCV和dlib库实现的HOG+SVM行人检测的Python代码：

import cv2
import dlib

# 加载训练好的SVM模型
svm = cv2.ml.SVM_load('svm.xml')

# 初始化HOG特征检测器
hog = dlib.get_frontal_face_detector()

# 加载图像
image = cv2.imread('test.jpg')

# 在图像中检测行人
rects_hog, weights_hog = hog.detectMultiScale(image, winStride=(4, 4), padding=(8, 8), scale=1.05)

# 遍历检测到的行人并标记出来
for (x, y, w, h) in rects_hog:
    # 提取行人图像
    roi = image[y:y + h, x:x + w]
    # 调整尺寸
    roi = cv2.resize(roi, (64, 128))
    # 提取HOG特征
    _, hog_feat = hog.compute(roi)
    # 用SVM模型进行预测
    result = svm.predict(hog_feat.T)
    # 如果预测结果为1，说明检测到一个行人
    if result[1][0] == 1.0:
        # 标记出行人位置
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# 显示检测结果
cv2.imshow('Detection Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意事项：

- 代码中的svm.xml是预先训练好的SVM模型，需要事先准备好。
- 代码中的test.jpg是进行行人检测的图像文件，请根据实际需要替换成自己的图像文件。
- 代码运行需要安装OpenCV和dlib库。