import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 音频参数 sampling_rate = 44100 duration = 2 num_samples = int(sampling_rate * duration) # 定义我们想要合成的频率和振幅 # 假设我们只关心正频率，并且相位为0 target_frequencies = [220, 440, 660] target_amplitudes = [0.8, 1.0, 0.6] # 创建一个空的复数频谱数组 # 长度应与时间域信号的采样点数相同 spectrum = np.zeros(num_samples, dtype=complex) # 计算频率分辨率 freq_resolution = sampling_rate / num_samples # 填充频谱： # 1. 对于每个目标频率，计算其对应的索引 # 2. 填充正频率部分 # 3. 根据共轭对称性填充负频率部分 for freq, amp in zip(target_frequencies, target_amplitudes): if freq == 0: # 直流分量 idx = 0 spectrum[idx] = amp # 直流分量为实数 else: idx = int(freq / freq_resolution) if idx < num_samples / 2: # 确保索引在有效范围内 spectrum[idx] = amp # 假设相位为0，所以是实数振幅 # 填充共轭对称部分 spectrum[num_samples - idx] = np.conj(amp) # 对于实数振幅，共轭仍是自身 # 执行逆傅里叶变换 # np.fft.ifft 返回复数，我们取其实部作为时间域信号 time_domain_signal = np.fft.ifft(spectrum).real # 归一化信号，防止超出范围 time_domain_signal = time_domain_signal / np.max(np.abs(time_domain_signal)) if np.max(np.abs(time_domain_signal)) > 0 else time_domain_signal # 生成时间轴 t = np.linspace(0, duration, num_samples, endpoint=False) # 绘制波形图 plt.figure(figsize=(12, 4)) plt.plot(t, time_domain_signal) plt.title('Time Domain Signal from IFFT') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude') plt.grid(True) plt.xlim(0, 0.05) plt.show()3.3 注意事项 频谱的完整性：IFFT需要一个完整的、共轭对称的频谱。
Pandas通常会针对这类操作发出 SettingWithCopyWarning，以提醒用户可能的操作并非原地修改。
当被 notify 唤醒后，线程会重新获取锁，再继续执行。
pyautogui.screenshot() 函数直接返回一个 PIL Image 对象，可以直接保存为图片文件。
它支持短选项（单字符）和选项参数。
理解这两种操作是掌握Go内存模型和函数传参方式的关键。
import random BOROUGHS = ["Chelsea", "Kensington", "Westminster", "Pimlico", "Bank", "Holborn", "Camden", "Islington", "Angel", "Battersea", "Knightsbridge", "Bermondsey", "Newham"] # 使用列表推导式为每一行生成一个随机区域 borough_data = [random.choice(BOROUGHS) for _ in range(SIZE)]这里的_是一个占位符变量，表示我们不需要在循环内部使用迭代器的值。
法语写作助手 法语助手旗下的AI智能写作平台，支持语法、拼写自动纠错，一键改写、润色你的法语作文。
如果您希望创建自定义的等级系统，并希望利用 MEE6 已经积累的用户数据，则需要访问 MEE6 的 API 来获取这些数据。
定义 XSD 文件时，关键是理清数据结构，合理使用类型和约束，让 XML 更规范、易读、可验证。
你可以通过删除 /storage/app/purifier 目录下的所有文件来清除缓存。
main 函数演示了如何使用 convertToValues 函数将示例数据转换为 url.Values，并使用 http.PostForm 函数发送POST请求。
第一章：理解库存筛选的核心需求 在库存管理场景中，我们经常需要根据一系列条件从大量库存记录中筛选出最符合业务逻辑的单一或多条记录。
setRules() 方法用于指定要应用的具体规则。
硬件连接： 在进行任何GPIO操作之前，请仔细检查你的硬件连接，确保传感器、电阻、电容和显示器都正确连接到树莓派的相应引脚，并注意电源和地线。
在本例中，它将是 "Final-Fantasy-XIV"。
Go通过error接口实现错误处理，支持errors.New和fmt.Errorf创建基础错误，推荐用结构体实现Error方法以携带详细信息，使用errors.Is和errors.As进行错误判断与类型提取，并通过%w包装错误保留上下文和底层错误链。
在Streamlit构建多页应用时，一个常见的需求是根据当前页面动态调整用户界面的布局。
然而，许多开发者在本地开发环境（如xampp、wamp）中功能正常，但部署到远程apache服务器时却遭遇“file not found”错误，尤其当项目结构包含一个前端控制器（如public/index.php）和用于路由的.htaccess规则时。
输入搜索和替换字符串： 在“Search for”字段中，输入您的旧域名，例如：olddomain.com 在“Replace with”字段中，输入您的新域名，例如：newdomain.com 重要提示： 不要在域名字符串前添加http://或https://。

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