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「从今天开始，认真记点东西」

一文搞懂 Dynamic Time Warping 的原理和实现

用于匹配两个近似的一维序列，并计算其相似程度

最近有一个需求，要对两段一维信号进行关键点匹配，所以来研究了下 Dynamic Time Warping 算法。这个算法简单来讲可以对两段近似但不一定等长的一维序列进行一对多匹配，并度量这两段序列的相似程度，算法的优化目标是匹配后的序列之间的距离最小。下面通过一些例子来详细说明一下。问题背景先考虑一个简单的问题，假设我们有两段等长的一维序列，我们如何度量他们的相似程度？一个简单的做法...

Posted by CaveSpider on March 31, 2023

巴特沃斯滤波器 (Butterworth Filter) 的 Python 封装

封装了 Python scipy.signal 的 Butterworth 滤波器，可对任意一维信号做低带高通滤波，即开即用

巴特沃斯滤波器是信号处理中常用的一种滤波器，其最大的特点是计算量小、频响曲线平滑，非常适合对一维信号进行各种滤波预处理。本文提供了一个对 Python scipy.signal 中 Butterworth 滤波器的很简单的封装，接口更加易用，笔者在最近的几个项目中都使用了这个滤波器实现。它具有以下特性：支持低通、带通、高通滤波模式，可指定滤波器阶数。可以批量处理任意形状的一维...

Posted by CaveSpider on January 22, 2023

Allan Variance 学习笔记

理解 Allan Variance 的数学原理，不涉及代码实现

概述 Allan Variance 用来定量描述电子器件测量误差和平均时间的关系。假设测量值是一个常量 + 随机噪声，取多次测量值的平均作为一次测量值可以减小随机波动的方差。但若测量值不是常量，有一个较小的漂移，则随平均次数的增大方差反而会增大。一般的 Allan Variance 曲线是一个下凸函数，可以用来寻找最合适的平均次数，也可以分析传感器的各类型误差特征。...

Posted by CaveSpider on January 21, 2023

卡尔曼滤波 (Kalman Filter) 学习笔记

理解卡尔曼滤波的数学原理，不涉及代码实现

因为科研需要认真学习了一下 Kalman Filter 的数学原理，主要参考了这篇教程，原作者是 Alex Becker。教程主要梳理了 Kalman Filter 的数学原理。简单来说，Kalman Filter 是信号处理的一种手段，基本的使用场景是使用带有误差的传感器时序数据去尽可能准确地估计被观测对象的状态。利用对观测对象数学模型和传感器测量两部分误差的先验知识，我们可以用 K...

Posted by CaveSpider on January 20, 2023

Hello World, to github.io

Why and how I set up github.io as my homepage.

很早就有搭个博客主页放简历放日常放一些杂七杂八的东西的想法，鸽了两年直到今天才步入了正轨。这篇是本站的第一篇文章，加上发布日期是 2023 年初，颇有些纪念意味。一件事刚开始做的时候总是需要些雄心壮志的，我因此粗略地想了一下这个网站可以写点什么。学术？Publication 肯定是重要的一部分，奈何本人现在还没有什么值得写的东西，这部分就留到后面再补。技术分享？我是学计算机的，技术肯定是本站...

Posted by CaveSpider on January 5, 2023