signal-processing

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    내가 이렇게 신호가 있다고 가정 해 봅시다. 이미 피팅 라운드를 거쳤습니다. 이제 신호를 더 쉽게 관리 할 수 ​​있습니다. 하지만 어떤 이유로 든 제거 할 수없는 몇 가지 차이가 ​​있습니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd a = [0.5]*20 b

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    버터 워스 저역 통과 필터를 설계하고 크기 및 위상 응답을 확인하고 싶습니다. 다음 코드를 시도했다. n = 8; % order of filter fs = 1000; % sampling frequency fc = 20; % cutoff frequency [b a]= butter(n,fc/(fs/2),'low'); % design low pass f

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    저는 현재 이미지 순간을 읽고 있습니다. 그리고 이미지 중심이 이미지의 질량 중심으로 묘사되는 것을 보았습니다. 그러나 이것은 나에게 매우 직관적이지 않습니다. 그래서 내 질문은 : 이미지 순간과 이미지 분석의 맥락에서 , 무슨 무게 중심이고 어떤 관련성 그들이 가지고 할 (그들은 내가 그들을 재활용 할 수있는 방법, 나에게주는 정보는 무엇인가?).

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    다음과 같이 만든 노래 (wav 형식의 오디오 파일, 약 3 분 길이)에 대해 FFT를 수행하려고합니다. $1 ffmpeg -i "$1" -vn -ab 128k -ar 44100 -y -ac 1 "${1%.webm}.wav" 는 WEBM 파일의 이름입니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

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    에서 오디오 파일을 재구성, 나는 오디오 파일의 stft을 계산하려면 : sample_rate, samples = wav.read(file) f, t, Zxx = stft(samples, sample_rate) _, reconstructed = istft(Zxx, sample_rate) padded_samples = np.zeros_like(reco

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    사운드 파일의 MFCC를 사용하여 .wav 파일에서 기능을 추출하려고합니다. MFCC 목록을 수십 개의 배열로 변환하려고하면 오류가 발생합니다. 목록에 여러 모양의 MFCC 값이 포함되어 있기 때문에이 오류가 발생하고 있음을 확신합니다 (그러나 문제를 해결하는 방법은 확실하지 않습니다). 내가 다른 2 개의 stackoverflow 게시물을 보았지만 특정

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    노래의 특정 시간에 어떤 주파수 (음표)가 연주되는지 파악하는 코드를 작성하고 있습니다 (현재 I 노래의 첫 번째 초만 붙잡는 것을 시험하고있다). 이를 위해 오디오 파일의 첫 번째 부분을 8 개의 다른 청크로 나눕니다. 그럼 각 청크에 FFT를 수행하고 다음과 같은 코드로 플롯 : 나는 너무 음모를 꾸미고 있어요처럼 것 같습니다 : 나는 다음과 같이 그래

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    데이터에 버터 워스 하이 패스 필터를 적용하는 데 문제가 있습니다. Bx 및 By 행렬에 대한 필터를 인쇄하고 싶습니다. 당신은 방법 Bx에 math.fabs()을 적용하고 By는 긍정적 인 값을 얻기 위해, 나는 모두 양과 음의 값을 가질 볼 수 있듯이? 된 Fc = 2 Hz의 나는 100 pT를 아래 값을 차단하고 싶은 내 하이 패스 필터의 경우 나는

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    librosa package을 사용하여 0.25에서 1 초의 샘플을 스트레치하는 방법을 알아내는 데 도움이 필요합니다. 난 librosa.effects.time _stretch 그렇게 할 수있는 함수이지만 신호를 스트레칭 대신, 뭔가 다른 일을한다고 가정합니다. 어떤 또는 다른 librosa 또는 numpy 함수 (또는 pydub)를 적용하는 올바른 방법은

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    fiterDesigner 도구를 사용하여 신호의 중간 주파수를 거부하는 FIR 대역 통과 필터를 설계하려고합니다. 그러나 나는 전에 이것을 사용 해본 적이 없으므로 몇 가지 문제가 있었지만 bandpass 필터의 기본 아이디어를 알고 있습니다.가 내 샘플링 주파수 값 44100이다 : 여기 하고 (단 fs/2 부) 내 fftshift(fft(signal))