python 定義函數(shù)

params

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就是(5, 5)

(5,) * 2 ,就是2個5的元組,乘號可以理解成相加。"*" * 30就是30個“*"的字符串

*params作為參數(shù)，前面的*號就是把params元組分解成元素的意思，這樣就分開成為2個參數(shù)了。實際上傳遞給了x，y

于是就執(zhí)行了power（5，5）

python中怎么生成基于窗函數(shù)的fir濾波器

SciPy提供了firwin用窗函數(shù)設計低通濾波器，firwin的調用形式如下：

firwin(N, cutoff, width=None, window='hamming')

其中N為濾波器的長度；cutoff為以正規(guī)化的頻率；window為所使用的窗函數(shù)。

python如何定義和調用函數(shù)

1、函數(shù)定義

①使用def關鍵字定義函數(shù)

②

def 函數(shù)名(參數(shù)1.參數(shù)2.參數(shù)3...):

"""文檔字符串，docstring，用來說明函數(shù)的作用"""

#函數(shù)體

return 表達式

注釋的作用：說明函數(shù)是做什么的，函數(shù)有什么功能。

③遇到冒號要縮進，冒號后面所有的縮進的代碼塊構成了函數(shù)體，描述了函數(shù)是做什么的，即函數(shù)的功能是什么。Python函數(shù)的本質與數(shù)學中的函數(shù)的本質是一致的。

2、函數(shù)調用

①函數(shù)必須先定義，才能調用，否則會報錯。

②無參數(shù)時函數(shù)的調用：函數(shù)名()，有參數(shù)時函數(shù)的調用：函數(shù)名(參數(shù)1.參數(shù)2.……)

③不要在定義函數(shù)的時候在函數(shù)體里面調用本身，否則會出不來，陷入循環(huán)調用。

④函數(shù)需要調用函數(shù)體才會被執(zhí)行，單純的只是定義函數(shù)是不會被執(zhí)行的。

⑤Debug工具中Step into進入到調用的函數(shù)里，Step Into My Code進入到調用的模塊里函數(shù)。

python如何在命令行定義函數(shù)

Python在命令行定義函數(shù)的方法如下：

打開電腦運行窗體，輸入cmd,點擊確定

命令行窗口，輸入python,進入python命令行，編寫函數(shù)后，敲兩次回車，即定義好了函數(shù)

測試函數(shù)可以正常使用

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Python科學計算——復雜信號FFT

FFT (Fast Fourier Transform, 快速傅里葉變換) 是離散傅里葉變換的快速算法，也是數(shù)字信號處理技術中經(jīng)常會提到的一個概念。用快速傅里葉變換能將時域的數(shù)字信號轉換為頻域信號，轉換為頻域信號后我們可以很方便地分析出信號的頻率成分。

當我們把雙頻信號FFT示例中的 fft_size 的值改為 2**12 時，這時，基頻為 16Hz，不能被 1kHz整除，所以 1kHz 處發(fā)生了頻譜泄露，而它能被 4kHz 整除，所以 4kHz 可以很好地被采樣。

由于波形的前后不是連續(xù)的，出現(xiàn)波形跳變，而跳變處有著非常廣泛的頻譜，因此FFT的結果中出現(xiàn)了頻譜泄漏。

為了減小FFT所截取的數(shù)據(jù)段前后的跳變，可以對數(shù)據(jù)先乘以一個窗函數(shù)，使得其前后數(shù)據(jù)能平滑過渡。常用的hanning窗函數(shù)的定義如下：

50Hz 正弦波與hann窗函數(shù)乘積之后的重復波形如下：

我們對頻譜泄漏示例中的1kHz 和 4kHz 信號進行了 hann 窗函數(shù)處理，可以看出能量更加集中在 1kHz 和 4kHz，在一定程度上抑制了頻譜泄漏。

以 1kHz 三角波為例，我們知道三角波信號中含有豐富的頻率信息，它的傅里葉級數(shù)展開為：

當數(shù)字信號的頻率隨時間變化時，我們稱之為掃頻信號。以頻率隨時間線性變化的掃頻信號為例，其數(shù)學形式如下：

其頻率隨時間線性變化，當我們在 [0,1] 的時間窗口對其進行采樣時，其頻率范圍為 0~5kHz。當時間是連續(xù)時，掃頻信號的頻率也是連續(xù)的。但是在實際的處理中，是離散的點采樣，因此時間是不連續(xù)的，這就使掃頻信號的快速傅里葉變換問題退化為多點頻信號快速傅里葉變換問題。其快速傅里葉變換得到的頻譜圖如下所示：

以 50Hz 正弦信號相位調制到 1kHz 的信號為例，其信號形式如下：

它的時域波形，頻率響應和相位響應如下圖所示：

以掃頻信號為例，當我們要探究FFT中的能量守恒時，我們要回歸到信號最初的形式：