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我有几个不同时长的音频.所以我不知道如何确保音频的段数 N 相同.我正在尝试实现现有的论文,因此据说首先通过使用 25 ms 汉明窗口和 10 ms 重叠,在整个音频中使用 64 个 Mel 滤波器组从 20 到 8000 Hz 执行对数梅尔谱图.然后,为了得到我有以下代码行: y, sr = librosa.load(audio_file, sr=None)#sr = 22050#len(y)
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我很好奇是否有人能想出一种(更快)方法来计算可变时间间隔(窗口)内的滚动统计数据(滚动平均值、中位数、百分位数等). 也就是说,假设给定随机定时观察(即不是每日或每周数据,观察只有一个时间戳,如滴答数据),并假设您想查看中心和离差统计数据能够扩大和缩小计算这些统计数据的时间间隔. 我做了一个简单的 for 循环来做到这一点.但它显然运行得很慢(事实上,我认为我的循环仍在运行我为测试其速
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嗨,我有以下数据. +----------+----+-------+---------+|日期|项目|avg_val|条件|+------------+----+-------+--------------+|01-10-2020|×|10|0||02-10-2020|×|10|0||03-10-2020|×|15|1||04-10-2020|×|15|1||05-10-2020|×|5|0|
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我正在使用 Kafka Stream 2.1 我正在尝试为聚合的流应用程序编写一些测试某些事件使用不活动间隔为 300 毫秒的会话窗口按其键(即关联 ID)进行. 这里是一个方法所代表的聚合实现: private static final int INACTIVITY_GAP = 300;public KStream聚合(KStream源){返回源//按关键字分组(即按相关 ID)
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现在我们在 Flink 中拥有带有花式窗口的 SQL,我试图将衰减的移动平均线引用为“在未来的 Flink 版本中对于 Table API 和 SQL 的可能性".来自他们的 SQL 路线图/预览 2017-03 帖子: 表.window(每 1.second 滑动 1.hour 为 'w).groupBy('productId, 'w).选择('结束,'产品编号,('unitPrice * (
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我试图在 Flink SQL 的跳跃窗口上做一个指数衰减的移动平均线.我需要有权访问窗口的边框之一,即以下 HOP_START: SELECTlb_index one_key,- 我可以访问这个:HOP_START(proctime, INTERVAL '0.05' SECOND, INTERVAL '5' SECOND) start_time,-- 聚合原语:和(Y * EXP(TIMEST
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我在 Flink 中有这个 Java 代码: env.setParallelism(6);//从12个分区的Kafka主题中读取数据流行 = env.addSource(myConsumer);//过滤一半的记录DataStream>line_Num_Odd = line_Num.filter(new FilterOdd());DataStreamline_Num_Odd_2 = line_Nu
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当水印到达窗口末尾 x 分钟时,我想发出单个窗格.这让我确保我处理了一些迟到的数据,但仍然只发出一个窗格.我目前在 Java 工作. 目前我无法找到此问题的适当解决方案.当水印到达窗口的末尾时,我可以发出单个窗格,但随后会丢弃任何迟到的数据.我可以在窗口末尾发出窗格,然后在收到延迟数据时再次发出窗格,但在这种情况下,我不会发出单个窗格. 我目前有类似的代码: .triggering(
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如何使用xlib的C接口检查窗口是否最小化? 编辑:此代码是否有效? int window_is_minimized(Display *display, Window window) {原子实际类型;int actual_format;unsigned long i, num_items, bytes_after;原子*原子;原子=NULL;XGetWindowProperty(displ
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我正在寻找一个特殊的窗口函数pandas:有点像 滚动 and 扩展.为了计算(例如)平均值和标准偏差,我想考虑所有过去的数据,但忽略前几条记录以确保我有 7 的倍数(在我的情况下为天).那是因为我知道数据具有很强的每周模式. 示例: s = pd.Series([1, 3, 4, 5, 4, 3, 1, 2, 4, 5, 4, 5, 4, 2, 1, 3, 4, 5, 4, 3, 1,
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嗨,我有以下数据. + ---------- + ---- + ------- + ----------------------- +|日期|项| avg_val |条件|+ ---------- + ---- + ------- + ----------------------- +| 01-10-2020 |x |10 |0 || 02-10-2020 |x |10 |0 || 03-10
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这是我的确切要求.我必须添加一个名为("DAYS_TO_NEXT_PD_ENCOUNTER")的新列.顾名思义,新列中的值应与RANK的差异与当前行的RANK的Claim_typ为"PD".对于一个ID,它可以出现在"RV"和"RJ"之间.对于第一次出现Claim_typ之后显示为"PD"的行,差异应为null,如下所示: 如果clm_typ'PD'作为最后一个元素出现,则API'last'
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我目前正在尝试使用Kiss FFT将FFT实现到AVR32微控制器中,以进行信号处理. 而且我的输出有一个奇怪的问题. 基本上,我将ADC样本(使用函数发生器进行测试)传递到fft(真实输入,256 n大小)中,并且检索到的输出对我来说很有意义. 但是,如果我将汉明窗应用于ADC样本,然后将其传递给FFT,则峰值幅度的频率仓是错误的(并且与之前没有开窗的结果不同). ADC样本具有DC偏移,因此我
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我有几个音频,音频的持续时间不同.因此,我不知道如何确保音频片段的N个相同.我正在尝试实施现有的论文,因此,据说首先使用25 ms的汉明窗和10 ms的重叠在整个音频中使用从20到8000 Hz的64个Mel滤波器组在整个音频中执行Log Mel-Spectrogram .然后,为了得到我有以下代码行: y, sr = librosa.load(audio_file, sr=None) #s
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我正在使用Kafka Stream 2.1 我正在尝试为汇总的流应用程序编写一些测试 使用活动间隔为300毫秒的会话窗口,通过事件的键(即相关ID)来记录一些事件. 以下是由方法表示的聚合实现: private static final int INACTIVITY_GAP = 300; public KStream
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与Xatom.h中定义的XA_WM_NAME中定义的原子和使用XInternAtom(display, "_NET_WM_NAME", False)获得的原子有什么区别吗? 编辑:我做了一个小程序,打印了两者的整数值,我得到了:_NET_WM_NAME: 312, XA_WM_NAME: 39,所以它们代表了不同的原子.有什么区别? 谢谢. 解决方案 它们是不同的原子,但是它们
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我想在水印到达窗口末尾x分钟后发出一个窗格.这让我确保可以处理一些较晚的数据,但仍只发出一个窗格.我目前正在使用Java. 目前,我找不到适合该问题的解决方案.当水印到达窗口的末端时,我可以发出一个窗格,但是所有后期数据都将被丢弃.我可以在窗口末尾发出窗格,然后在收到较晚的数据时再次发出,但是在这种情况下,我不会发出单个窗格. 我目前有与此类似的代码: .triggering(
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在C/C ++中是否有MFCC的实现?有任何源代码或库吗? 我已经找到 http://code.google.com/p/libmfcc/看起来不错. 解决方案 2016年回顾: libmfcc是简单的MIT许可证,自2010年以来不受支持. YAAFE 提供MFCC和其他功能LGPLv3,自2011年以来不受支持. Kaldi 是过大的,但只能用于MFCC. Apache
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我正在使用vDSP实现算法. 1)进行FFT 2)取绝对值平方的对数(可以用查找表完成) 3)进行另一次FFT 4)取绝对值 我不确定在运行FFT之前是否应该通过窗口函数将输入的数据扔出去. vDSP_fft_zrip(setupReal, &A, stride, log2n, direction); 那是我的FFT函数 我是否需要先通过vDSP_hamm_window
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现在我们在Flink中拥有带花式窗口的SQL,我正在尝试使用“在Table API和SQL的未来Flink版本中可能实现的功能"所引用的递减移动平均线.从他们的 SQL路线图/预览2017-03帖子中: table .window(Slide over 1.hour every 1.second as 'w) .groupBy('productId, 'w) .select(
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