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以下代码使用 scipy.signal.spectrogram 或 matplotlib.pyplot.specgram 生成频谱图. 然而，specgram 函数的颜色对比度相当低.有什么办法可以增加吗? 将 numpy 导入为 np从 scipy 导入信号导入matplotlib.pyplot作为plt# 生成数据fs = 10e3N = 5e4放大器 = 4 * np.sqrt(2)
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我在MATLAB中有一个简单的EEG信号，如下图所示.我想要的是根据下表提取脑电图的成分. Delta-最高4 Hz; Theta-4-> 8 Hz 阿尔法 - 8 -> 13 Hz 测试版-13-> 30 Hz 伽玛-30-> 100 Hz 在解决这个问题的第一次尝试中，我尝试使用MATLAB中的"fdatool"构建带通滤波器，以提取分量"theta"信号，但没有成功.
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我有以下MATLAB代码来计算信号的PSD: x = linspace(0，10，100001);dt = x(2)-x(1);Fs = 1/dt;a1 = 1;f1 = 500;a2 = 10；f2 = 2000；y = a1 * sin(2 * pi * f1 * x)+ a2 * sin(2 * pi * f2 * x);nblock = 1024;重叠= 128;windowsel =
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我正在尝试使用声音文件的MFCC从.wav文件中提取功能.尝试将MFCC列表转换为numpy数组时出现错误.我非常确定会发生此错误，因为列表包含具有不同形状的MFCC值(但不确定如何解决此问题). 我看了另外2个stackoverflow帖子，但是这些并不能解决我的问题，因为它们对于特定任务而言太具体了. ValueError:无法将输入数组从形状(128,128,3)广播到形状(12
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我正在尝试使用KNN将.wav文件正确分类为两个组，第0组和第1组. 我提取了数据，创建了模型，拟合了模型，但是当我尝试使用.predict()方法时，出现以下错误: Traceback(最近一次通话最近):在中的文件"/..../....../KNN.py"的第20行中classifier.fit(X_train，y_train)适合的文件"/Library/Fram
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我正在用python实现weiner滤波，该滤波将应用于使用磁盘形状点扩散函数模糊的图像，其中包括制作磁盘形状psf和weiner滤波器的代码 def weinerFiltering(内核，K_const，图像):#F(u，v)copy_img = np.copy(image)image_fft = np.fft.fft2(copy_img)#H(u，v)kernel_fft = np.fft.
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我应该如何解决从MRI切片(或任何图像)中去除负像素的问题? 此外，如果有人可以简要解释它们发生的原因，那将真的有帮助. 我已经阅读了许多在线参考资料，尤其是在MATLAB论坛上，但是它们似乎有多种原因. 对不起，我还没有代码要发布，因为我还在弄清楚自己的方法. 解决方案 限制值的另一种方法是使用S型函数 https://en.wikipedia.org/wiki/
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我需要按照以下约定将python float转换为TI DSP TMS320C30 float表示形式: http://www.ti.com/lit/an/spra400/spra400.pdf#page=13 我已经尝试了一些方法，但是似乎无法将所提出的算法笼罩在脑海中.我还发现了 一些期望值的例子: #Float TI结果32位的十进制值##################
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我可以看到Android Bacon库具有两种用于测量距离的算法:运行平均值过滤器和ARMA过滤器. 这些与库的实现有什么关系(除了使用过滤器的公式之外)?在哪里可以找到有关这些背景知识的背景信息，以解释其背后的理论?是否有任何已知的替代算法可以研究和尝试以测量距离? 解决方案 对BLE信标进行距离估算有两个基本步骤. 收集RSSI样本 将RSSI样本转换为距离估计值.
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首先，我在Stack Exchange中问了这个问题，但我仅获得与概念相关的答案，而没有面向实现的答案.所以，我的问题是我试图创建高通滤波器，并使用Python来实现. 从numpy导入cos，sin，pi，absolute，arange中的 从scipy.signal导入kaiserord，lfilter，firwin，freqz，firwin2从pylab导入图，clf，图，xlabel，
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我是一名工程专业的学生，必须解决有关信号处理的学术问题. 基本上，给定wav格式的DTMF信号，我必须确定其已编码的数字序列.我必须在Matlab环境中使用离散傅立叶变换分析来执行此操作，以构建一个读取wav文件并通过该过程识别拨号音中数字的脚本. 从某种意义上来说，我对Matlab环境不太满意，并且整个离散傅立叶分析对我来说还是很新的，所以我感到有些困惑. 有人能分享一些好
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在使用 librosa.stft()计算频谱图时，如何获取相关的频率值?我对像 librosa.display.specshow 中那样生成图像不感兴趣，但是我想掌握这些值. y，sr = librosa.load('../recordings/high_pitch.m4a')stft = librosa.stft(y，n_fft = 256，window = sig.windows.hamm
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我用两个不同的麦克风(例如，WAV格式)录制了两个相同信号的音频记录，但是其中一个被延迟录制了，例如几秒钟. 在某种波形查看器中查看这些信号时，很容易在视觉上识别出这样的延迟-即仅在每个信号中发现第一个可见峰，并确保它们具有相同的形状: 互相关.这是一种非常简单的方法，可以用于解决各种问题，包括某种程度上需要大量计算的技术，包括测量两个相似信号(信号不必相同)之间的时间差(又称为“时间
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我目前正在尝试将简单的逆滤波器与维纳滤波器进行比较，以使用Matlab进行反卷积.我的起始信号是 exp(-t ^ 2)，并且将其与-0.5至.5时间不为零的rect进行卷积.我正在引入幅度在-0.5至.5之间的噪声. 定义我的时域到频域映射: f = exp(-t ^ 2)=>Fs =矩形=>[Rc ＝ f * s ＝>Cr =噪声(见上文)=>[R带有噪声的c变为:c = f * s
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您好，我在python中制作了一个源，用于从音频文件中获取基本频率，我想将其用于从DTMF音频中获取音调！ 但是如何从音频中获得低音? 谢谢！ 完全应用FFT，但其返回始终是高频. 此处的频率表 http://www.mediacollege.com/audio/tone/dtmf.html 例如，当我得到一个键为"1"的.wav音频文件时，我的请求频率为120
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我有2个音频文件: correct.wav(持续时间3:07) incorrect.wav(持续时间3:10) 对UltrasoundJelly答案的评论:这是我为您的代码得到的结果: 解决方案 这里是一种解决方案: 使用 ffmpeg 查找每个文件中的前导静音 如果新文件的前导寂静时间更长，请使用 sox 调整差异如果新文件的前导音较短，请以 sox 开头使用
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作为一个简单的实验，我想计算音频文件: sample_rate，样本= wav.read(文件)f，t，Zxx = stft(样本，采样率)_，重建= istft(Zxx，sample_rate)padded_samples = np.zeros_like(重构)padded_samples [:len(samples)] =样本打印(np.sum(pipped_samples-重建))
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我有一个短的(〜1秒)任意声音文件和两个设备.在某个未知的时间，设备1将从其扬声器播放声音文件.然后，设备2应该能够检测到该声音.可能会有背景噪音.未知声音将播放多大. 这似乎应该是一个已解决的常见问题，但是寻找答案却使我一无所有. 如果任何人都有好的解决方案，或者可以将我指向正确的方向，我将不胜感激. 解决方案 在大多数距离测量和房间脉冲响应测量案例中，研究都使用最大长度序列
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在执行STFT时，然后在具有库天秤座: 导入librosay，sr = librosa.load('test.wav'，mono = False)y1 = y [0，]S = librosa.core.stft(y1)z1 = librosa.core.istft(S，dtype = y1.dtype)librosa.output.write_wav('test2.wav'，z1，sr) 输
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我正在尝试将一些.wav文件转换为.mp3格式 所需的.mp3格式为: 我尝试使用FFmpeg使用以下代码: ffmpeg -i input.wav -vn -ac 2 -b:a 160k output1.mp3 这是该命令以.wav格式输出的结果 我得到了结果，但是两件事不同整体比特率模式和写库 写作库:LAME3.99.5与LAME3.100(我认为这不应该有什
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