#单个样本3000个点一组,采样40组 N=3000 fs=12000 result_dict1=loadmat("case/258OR12.mat") result_dict2=loadmat("case/259OR12.mat") result_dict3=loadmat("case/261OR12.mat") result_dict4=loadmat("case/249OR3.mat") x1=result_dict1['X258_DE_time'] x2=result_dict2['X259_DE_time'] x3=result_dict3['X261_DE_time'] x4=result_dict4['X249_DE_time']
时间: 2023-06-20 11:10:28 浏览: 36
这段代码是在使用Python中的scipy库中的loadmat函数读取.mat文件中的数据,并将其存储在result_dict1、result_dict2、result_dict3和result_dict4四个字典中。其中,每个字典包含一个键为'X***_DE_time'的项,对应的值为长度为3000的一维数组,表示一个采样率为12000Hz的振动信号。这里读取了四个.mat文件,分别对应了四个不同的振动信号,分别为x1、x2、x3和x4。每个信号由40个长度为3000的数据点组成。
相关问题
pre_data = denoise_normalize_dict(data_dict)
这段代码中没有提到pre_data = denoise_normalize_dict(data_dict)这一行代码,所以无法提供关于这行代码的具体解释。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [SRGAN_tensorflow_code](https://blog.csdn.net/Lee412726/article/details/83758649)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [图融合之加载子图:Tensorflow.contrib.slim与tf.train.Saver之坑](https://blog.csdn.net/weixin_30721899/article/details/95057659)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
使用def add(variables_dict): result_dict = {} return result_dict格式定义一个简单加法函数,单测代码需符合pytest语法
以下是使用def add(variables_dict): result_dict = {} return result_dict语法定义一个简单加法函数的代码:
```
def add(variables_dict):
result_dict = {}
result_dict['result'] = variables_dict['num1'] + variables_dict['num2']
return result_dict
```
以下是单测代码,符合pytest语法:
```
import pytest
def test_add():
variables_dict = {'num1': 2, 'num2': 3}
result_dict = add(variables_dict)
assert result_dict == {'result': 5}
```
在此单测代码中,我们定义了一个test_add()函数,并使用pytest框架中的assert语句来断言add()函数返回的结果是否与我们预期的结果相同。如果结果相同,则测试通过。