信号与系统:Alan V. Oppenheim 著作解析

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0 下载量 124 浏览量 更新于2024-10-16 收藏 32.5MB RAR 举报
资源摘要信息: "信号与系统 - Alan V. Oppenheim & S. VHDL 信号与系统" 本资源是关于信号与系统理论的经典教材《信号与系统》(Signals and Systems),由Alan V. Oppenheim教授与他人合著。这部教材在信号处理领域有着广泛的应用和深远的影响,是电子工程、计算机科学、物理学及其他相关工程学科的重要参考资料。教材深入探讨了信号的分析、处理以及系统在时域和频域中的行为特性,同时包括了对线性时不变系统的深入讨论。 教材内容涵盖了连续时间信号与系统的分析方法,如傅里叶变换、拉普拉斯变换,以及离散时间信号与系统的分析方法,如Z变换。此外,还介绍了状态变量表示法、采样定理、调制与解调、滤波器设计等关键概念。这些内容不仅为学生和从业者提供了理论知识,也为实际应用提供了坚实的基础。 该教材还可能包含对VHDL(VHSIC Hardware Description Language)的讨论,VHDL是一种用于描述电子系统硬件功能的语言,广泛应用于数字电路设计与模拟中。VHDL在系统设计和验证中扮演着重要角色,因此与信号处理理论相结合的教材能够帮助读者更好地理解如何使用VHDL来描述和实现信号处理算法。 由于资源名称中提到了"Alfred V. Oppenheim S.",这可能是对作者Alan V. Oppenheim姓名的一种误写。Alan V. Oppenheim是麻省理工学院的著名教授,他在信号处理和控制系统领域做出了重大贡献。而"S."可能是指另一位作者或合作者,但具体信息需要根据完整版本的资源来确定。 从文件名"signals-and-systems-Alan_V._oppenhiem_S..pdf"中可以看出,这份资源是一个PDF格式的电子书籍,可以方便地在计算机或移动设备上阅读和检索。这种格式的文档通常包含了可搜索的文字内容、图像和图表,允许读者快速定位特定信息。 由于资源描述中没有提供更多具体信息,因此无法详细描述该教材的具体章节和内容细节。不过,基于标题和标签的内容,我们可以合理推断这本教材将为读者提供有关信号与系统分析的深入理解,以及如何利用VHDL这样的硬件描述语言来实现和验证这些理论。此外,这本教材还可能包含大量的实例和习题,以加强学习者对理论的理解和应用能力。 综上所述,这份资源是一个宝贵的学习和参考资料,特别是在信号处理、系统理论以及硬件设计领域。读者可以利用它来提升自己的知识水平,深化对信号与系统分析方法的理解,并学习如何将这些方法应用在实际工程问题中。

import wfdb import numpy as np import os import cv2 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 设置数据集路径 data_path = 'mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0/' # 设置输出路径 output_path = 'ImageMITBIH/' N_beats_pos = [] A_beats_pos = [] V_beats_pos = [] F_beats_pos = [] L_beats_pos = [] R_beats_pos = [] qita_beats_pos = [] # 读取数据集中所有记录的文件名 records = wfdb.get_record_list('mitdb') print('file list =', records) # 循环遍历每个记录文件 for record in records: print('\n') print('Processing record:', record) # 读取记录文件中的信号和标注信息 all_signals, fields = wfdb.rdsamp(os.path.join(data_path, record)) signals = [x[0] for x in all_signals] annotations = wfdb.rdann(os.path.join(data_path, record), 'atr') print('signals =', signals) print('signals_amount =', len(signals)) print('fields =', fields) print('annotations =', annotations) # 获取每个心拍的位置和类别 beats_pos = annotations.sample beats_labels = annotations.symbol print('beats_pos =', beats_pos) print('pos_amount =', len(beats_pos)) print('beats_labels =', beats_labels) print('labels_amount =', len(beats_labels)) print('labels_forms =', list(set(beats_labels))) for i in range(len(beats_labels)): if beats_labels[i] == 'N': # 正常心拍 N_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'A': # 房性早搏 A_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'V': # 室性早搏 V_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'F': # 室性融合波 F_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'L': # 左束传导受阻 L_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'R': # 右束传导受阻 R_beats_pos.append(beats_pos[i]) else: # 其他异常心拍或无效信号 qita_beats_pos.append(beats_pos[i])解释每一句的意思

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优化这段代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 待测信号 freq = 17.77777 # 信号频率 t = np.linspace(0, 0.2, 1001) Omega =2 * np.pi * freq phi = np.pi A=1 x = A * np.sin(Omega * t + phi) # 加入噪声 noise = 0.2 * np.random.randn(len(t)) x_noise = x + noise # 参考信号 ref0_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref0_Omega =2 * np.pi * ref0_freq ref_0 = 2*np.sin(ref0_Omega * t) # 参考信号90°相移信号 ref1_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref1_Omega =2 * np.pi * ref1_freq ref_1 = 2*np.cos(ref1_Omega * t) # 混频信号 signal_0 = x_noise * ref_0 signal_1 = x_noise * ref_1 # 绘图 plt.figure(figsize=(13,4)) plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t, x_noise) plt.title('input signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t, ref_0) plt.title('reference signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t, ref_1) plt.title('phase-shifted by 90°', fontsize=13) plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t, signal_0) plt.title('mixed signal_1', fontsize=13) plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t, signal_1) plt.title('mixed signal_2', fontsize=13) plt.tight_layout() # 计算平均值 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) print("X=",X) print("Y=",Y) # 计算振幅和相位 X_square =X**2 Y_square =Y**2 sum_of_squares = X_square + Y_square result = np.sqrt(sum_of_squares) Theta = np.arctan2(Y, X) print("R=", result) print("Theta=", Theta)把输入信号部分整理成函数,输入参数为t_vec,A,phi,noise,锁相测量部分也整理成代码,输入为待测周期信号,以及频率freq,输出为Alpha

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