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如何构建声音识别机械故障检测系统？答案如下：1.声音数据采集需选择合适麦克风、使用数据采集卡、优化录音环境并保存为高质量格式；2.特征提取包括时域、频域和时频域特征，如RMSE、MFCC和小波变换；3.模型训练需数据标注，选择SVM、随机森林或CNN、RNN等模型，并划分训练集、验证集和测试集；4.故障诊断包括实时采集、特征提取、模型预测和结果可视化；5.麦克风选择需考虑灵敏度、频率响应、信噪比、指向性和类型；6.工业噪声处理采用硬件降噪、软件滤波和深度学习方法；7.不同工况影响可通过数据增强、特征工程、
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用Python实现自动化交易的核心在于构建数据驱动的交易系统，其核心步骤包括：1.获取并清洗市场数据；2.开发和验证交易策略；3.进行回测以评估策略表现；4.对接API实现实盘交易；5.执行风险管理；6.持续监控与优化。具体工具方面，Pandas和NumPy用于数据处理与计算，Tushare和AkShare用于获取金融数据，Backtrader和Zipline用于策略回测，Scikit-learn、TensorFlow或PyTorch可用于构建机器学习模型，Matplotlib和Seaborn负责可视化分
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要设置信号处理函数，使用signal.signal()注册；常见信号如SIGINT、SIGTERM、SIGHUP和SIGALRM各有用途；在多线程中只有主线程能接收信号。具体来说：1.用signal.signal(signal.SIGXXX,handler)为指定信号注册处理函数，handler接收信号编号和栈帧参数；2.常用信号包括SIGINT（Ctrl+C中断）、SIGTERM（终止请求）、SIGHUP（终端关闭触发重载配置）和SIGALRM（定时超时控制）；3.多线程程序中信号只能由主线程接收，子线
