HTML基础教程 W10D3 主题解析

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需积分: 5 0 下载量 145 浏览量 更新于2024-12-17 收藏 196KB ZIP 举报
资源摘要信息:"W10D3 主题聚焦于HTML，具体涉及的知识点可能包括HTML基础结构、HTML文档类型声明、HTML头部元素、以及如何使用HTML创建基础网页结构。HTML（HyperText Markup Language）是构建和设计网页的标准标记语言，通过各种标签来定义网页的各个组成部分，如段落、标题、链接、图片等。HTML文档通常由一个文档类型声明开始，它告诉浏览器该文档是HTML5类型，紧接着是HTML根元素，通常由`<html>`标签开始，包含`<head>`和`<body>`两个主要部分。`<head>`部分通常包含如`<title>`、`<meta>`、`<link>`、`<script>`等标签，用于定义网页的元数据、链接外部资源或执行脚本，而`<body>`部分包含了网页所有可见的内容，如标题(`<h1>`至`<h6>`标签)、段落(`<p>`标签)、超链接(`<a>`标签)以及图片(`<img>`标签)等。" HTML是互联网的基础技术之一，它允许开发者使用标签来标记文本、图片和其他内容，使网页在浏览器中能够以结构化的方式展现。HTML标签可以分为块级元素和内联元素，块级元素如`<div>`和`<p>`，通常占满父容器的宽度并换行显示；内联元素如`<span>`和`<a>`，则仅占用它们内容所需的宽度。此外，HTML5作为最新的HTML标准，引入了新的语义元素，如`<header>`、`<footer>`、`<section>`、`<article>`等，使得页面结构更具有语义化，更有利于搜索引擎优化（SEO）和辅助技术（如屏幕阅读器）。 在创建HTML文档时，通常还需要了解一些基础的网页布局技术，例如使用`<div>`元素进行布局，或利用CSS（层叠样式表）来控制网页的视觉表现。此外，对于现代网页设计而言，响应式设计变得日益重要，它要求网页能够在不同大小的屏幕上呈现出合适的布局和内容，以保证用户在手机、平板和桌面浏览器上的最佳体验。 鉴于以上知识点，W10D3的学习内容很可能专注于教授如何使用HTML创建结构合理、语义清晰的网页，可能包括以下方面的学习： - HTML文档结构：包括文档类型声明、根元素以及头部和主体部分的构成。 - 常用HTML标签的使用：学习如何使用各种HTML标签来标记网页内容。 - HTML5新特性：了解HTML5带来的新语义元素以及它们在现代网页开发中的应用。 - 基础网页布局：探索使用HTML元素进行基础布局的方法。 - 响应式网页设计：介绍响应式网页设计的概念和实现技巧。 尽管提供的文件信息较为简单，只包含了一个标题和标签，但可以推测W10D3这一主题或课程是针对初学者，旨在帮助他们打下扎实的HTML基础。这一课程的结束标志着学生对于HTML有了基本的认识和掌握，能够创建简单的静态网页。

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clear all clc load 10k_32768_5.dat s=X10k_32768_5'; fs=10000; %采样频率 N=32768; %采样点数 [c,l]=wavedec(s,11,'haar'); %11层分解 ca1=appcoef(c,l,'haar',1); %V10 ca2=appcoef(c,l,'haar',2); %V9 ca3=appcoef(c,l,'haar',3); %V8 ca4=appcoef(c,l,'haar',4); %V7 ca5=appcoef(c,l,'haar',5); %V6 ca6=appcoef(c,l,'haar',6); %V5 ca7=appcoef(c,l,'haar',7); %V4 ca8=appcoef(c,l,'haar',8); %V3 ca9=appcoef(c,l,'haar',9); %V2 ca10=appcoef(c,l,'haar',10); %V1 ca11=appcoef(c,l,'haar',11); %V0 cd1=detcoef(c,l,1); %W10 cd2=detcoef(c,l,2); %W9 cd3=detcoef(c,l,3); %W8 cd4=detcoef(c,l,4); %W7 cd5=detcoef(c,l,5); %W6 cd6=detcoef(c,l,6); %W5 cd7=detcoef(c,l,7); %W4 cd8=detcoef(c,l,8); %W3 cd9=detcoef(c,l,9); %W2 cd10=detcoef(c,l,10); %W1 cd11=detcoef(c,l,11); %W0 %消噪，将高频成分中小于阈值的数置零，规则自行改变 k=100; %设置一个阈值,自行改变这个阈值，以达到最佳效果 d11=cd11; d10=cd10; d9=cd9; d8=cd8; d7=cd7; d6=cd6; d6(find(d6<max(d6)/k))=0; d5=cd5; d5(find(d5<max(d5)/k))=0; d4=cd4; d4(find(d4<max(d4)/k))=0; d3=cd3; d3(find(d3<max(d3)/k))=0; d2=cd2; d2(find(d2<max(d2)/k))=0; d1=cd1; d1(find(d1<max(d1)/k))=0; d1=zeros(1,length(d1)); c=[ca11 d11 d10 d9 d8 d7 d6 d5 d4 d3 d2 d1]; s_rec=waverec(c,l,'haar'); f_rec=abs(fft(hilbert(s_rec)))*2/N; %希尔伯特变换 figure(1) plot(s);xlim([0 N]);title('外圈故障原始信号') axis([0,15000,0,0.5]);

2023-07-14 上传
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一种改进的自适应短时傅里叶变方法-基于梯度下降 算法运行环境为Jupyter Notebook，执行一种改进的自适应短时傅里叶变方法-基于梯度下降，附带参考。 算法可迁移至金融时间序列，地震 微震信号，机械振动信号，声发射信号，电压 电流信号，语音信号，声信号，生理信号（ECG,EEG,EMG）等信号。 sr = 1e4 t = torch.arange(0, 2.5, 1 sr) f = torch.sin(2*pi*t) * 1e2 + 1e2 * torch.ones_like(t) + 5e1 * t x = (torch.sin(torch.cumsum(f, dim=0) 2e2) + 0.1 *torch.randn(t.shape))[None, :] x += torch.sin(torch.cumsum(1e2*5 * torch.ones_like(t), dim=0) 2e2) x = x.to(device) print(x.shape) plt.plot(f)

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