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我尝试从上面的方程式实现空间谱(附后) 其中Kx,Ky是k空间中的网格点, C(w,r)-第i和第j个传感器之间的交叉谱密度(这里是大小为ns*ns>;no.传感器的数量)。 x,y是传感器之间的距离。(Kx,Ky的NK网格密度) 我寻找上述等式的合适的python实现。我有34个传感器,它们产生[row*column]=[n*34]大小的数据。首先,我在每个传感器的数据中找出了的交叉
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我已经多次发现 遵循指南 获取音频信号的功率谱: 收集 N 个样本,其中 N 是 2 的幂 对样本应用合适的窗函数,例如汉宁 将加窗样本传递给 FFT 例程 - 理想情况下,您需要一个实数到复数的 FFT,但如果您只有一个复数到复数的 FFT,则为所有虚输入部分传递 0 计算 FFT 输出区间的平方幅度 (re * re + im * im) (可选)计算每个幅度平方输出 bin 的
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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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我有一个包含11个数据帧的 list ,每个数据帧的名称描述了其来源.本质上,我想添加一个“源"列表中每个数据框的一列,其中包含每个单元格中数据框的名称. 所有这些都是为了使数据可以向下游传递到CRAN程序包中,该程序包不能很好地与列表配合使用. 我尝试使用 lapply 并查看了其他一些答案,但似乎都不适合. 非常感谢您的帮助, 谢谢 ##一些玩具数据p1 <-c
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我在将图像编码到某个.wav文件的频谱中时遇到问题,因此结果看起来类似于: 或者如果您不想下载SOX,则可以使用以下程序来创建图像声波文件的频谱图. #!/usr/bin/env python#coding:utf-8“"“本作品已根据知识共享署名3.0未移植许可证获得许可.弗兰克·扎尔科夫(Frank Zalkow),2012-2013年“"导入numpy为np从matplotlib导入
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我希望在整个光谱范围内(即红色,蓝色,绿色,黄色,橙色等)具有平滑的颜色过渡 还希望能够在特定光谱(即所有红色)中具有平滑的颜色过渡. 是否有任何简单的算法/递归函数/公式可以帮助简化此过程? 解决方案 一种可行的方法是在视图的图层上应用背景色动画. 现在要遍历整个光谱,您必须处理三种颜色的组合. 实现此目标的最佳方法是使用“色调". [[UIColor al
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我有一些Bruker NMR光谱,我正在用它来创建一个程序,并将其作为项目的一部分.我的程序需要在实际频谱上工作.因此,我将布鲁克NMR光谱的1r文件转换为ASCII.对于Carnitine,这是ascii文件的外观(这不是完整列表.完整列表运行成千上万行.这只是一个快照): -0.807434 -23644 -0.807067 -22980 -0.806701 -229
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如何生成包括wav/riff声音文件频率频谱的文件?我想使用linux命令行. 我知道凉爽的sox函数可以生成png频谱图 sox sound.wav -n spectrogram 但是我不需要视觉表示频率频谱.我只想获取数据文件中的频谱频谱,以便可以对其进行处理.我相信必须有使用sox的选项. Sox需要在绘制数据之前先生成该数据.如何得到这个? 不确定,也许第二种解决方案
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我正在开发一个应用程序,该应用程序可以实时获取来自麦克风的音频,并且没有文件存储空间.基本上,我使用: mRecorder = new MediaRecorder(); mRecorder.setAudioSource(MediaRecorder.AudioSource.MIC); mRecorder.setOutputFormat(MediaRecorder.OutputFormat.TH
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我从理论上知道,给定信号的能谱是傅里叶平方系数的总和. 如果我具有相应傅立叶系数的实部和虚部,该怎么办?给定信号的能谱等于(实部+虚部)^ 2的和 解决方案 不太正确.您想要: sum of fft_result_magnitudes^2 这是: sum of (sqrt(real_part^2 + imaginary_part^2)^2 这是: sum o
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我有一个看起来像这样的信号频谱PSD: PSD的频率范围是np.linspace(0,2,500).我想将此频谱转换为600s的时间序列.代码如下所示: def spectrumToSeries(timeSeries,frequency,psdLoad): ''' Function that gicen a PSD converts into a time serie
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我想绘制音乐文件的频谱图(例如在Audacity中那样).因此,我想要在x轴上以赫兹为单位的频率,在y轴上以振幅(或desibel)为单位. 我将这首歌(约2000万个样本)一次分成4096个样本块.这些块将产生2049(N/2 + 1)个复数(正弦和余弦->实部和虚部).所以现在我有成千上万的2049个独立阵列,如何将它们组合在一起? 让我们说我进行了5000次FFT,得到了5000
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所以我有这种数据 3.500E2 -0.956862 ... 10.00E2 -1.95941 在文件中. 如果我绘制它,它看起来像这样: 现在,我希望曲线下的区域充满可见光谱,像这样: 我已经找到了此论坛帖子,它为我绘制了一个不错的可见光谱,但是我无法进一步向其中添加自己的曲线,因为这似乎是pm3d图. 我该怎么办? 解决方案 filledcurves绘
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我有一个RGB三胞胎列表,我想以这样的方式绘制它们,使它们形成类似光谱的形状. 我已经将它们转换为人们似乎推荐的HSV. from PIL import Image, ImageDraw import colorsys def make_rainbow_rgb(colors, width, height): """colors is an array of RGB tuple
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需要绘制光谱强度与波长的关系图.另外,我需要从图中确定波长(下图): 我可以使用哪个程序执行此操作?我在Google程序中进行了搜索,但是它们都可以与视频一起使用(例如Theremino光谱仪)?我需要处理图像. 解决方案 那不是图形而是图片.无论如何,您都可以按照以下步骤开始. 您可以使用scipy加载图像.然后,在最简单的情况下,进行水平切割,以得到强度与像素位置的关系.
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我正在尝试使用Cython优化代码.它正在执行功率谱,而不使用FFT,因为这是我们在课堂上被告知要做的.我试图用Cython编写代码,但是看不出任何区别. 这是我的代码 #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf8 -*- from __future__ import division cimport numpy as np import numpy
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这个问题特别解决了在油漆,颜料等颜色混合的情况下曲线拟合的问题. 我试图猜测两种涂料的比例,比如说“棕色"(B)和“白色"(W),以达到给定的亮度值L. 我以一种将“比尔-兰伯特定律"应用到化学中的方式制作了“校准曲线".但是,曲线不是线性的,所以我不能使用比尔-朗伯定律. 这就是我所做的: (1) 我已经测量了这些比例的混合物的油漆样品的光谱,标记为a,b,c,d,
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假设我们有以下代码 function [ x ] = generate1(N,m,A3) f1 = 100; f2 = 200; T = 1./f1; t = (0:(N*T/m):(N*T))'; %' wn = randn(length(t),1); %zero mean variance 1 x = 20.*sin(2.*pi.*f1.*t) + 30.*cos(2.*pi.*f2.*
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我正在尝试验证在VS Matlab上应该用于同一项目的FFT算法. 关键是,有了我自己的C FFT函数,我总是得到在Matlab中评估的双面FFT频谱的正确部分(第二个部分),而不是“预期"的第一个部分. 例如,如果我的第三个bin的格式为a + i * b,则Matlab FFT的第三个bin的格式为a-i * b. A和B值相同,但我总是得到Matlab的复共轭. 我知道在振幅和功率方面
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我需要确定从光源(光谱仪)发出的光谱. 为此,我需要将每个像素转换为一个波长. 为克服RGB值不具有单个值的问题,我将使用棱镜,以便获得光学晶格.这样,我正在接收频谱的部署,并且频谱的差异仅沿X轴. 我的问题是,如何将像素转换为波长,并接收强度随波长变化的图. 解决方案 您必须从x位置获得wavelength 您不能根据颜色计算波长,因为两者并不相同.因此,首先您应该
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