signal-processing

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大家好，我是數據科學的新手，想知道使用abs（）函數的意義並將接收的值平方Python的scipy的fft（）函數的輸出。 fftpack庫，在嘗試繪製數據集的功率譜密度時使用。我發現很多繪製功率譜密度的代碼示例都使用abs（），然後將之後獲得的值平方。任何人都可以請給我一個這樣做的理由嗎？我們不能直接在python的scipy中繪製從fft（）函數獲得的值。 fftpack庫？這裏是我已經寫到

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使用vDSP實現FFT

我有關於用戶的手指發紅的數據，當前相當嘈雜，所以我想通過FFT運行它以減少噪音。 this image左側的數據與我目前的數據相似。我已經熟悉了有關vDSP的Apple文檔，但似乎沒有關於如何使用Apple的vDSP和Accelerate框架實現快速傅立葉變換的清晰或簡明的指南。我怎樣才能做到這一點？我已經提到了this question，這是一個類似的話題，但是顯着過時並且不涉及vDSP。

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如何解釋和使用Emokit數據？

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基於機器學習的邊緣檢測器

我已閱讀以下使用機器學習的邊緣檢測blog。他們使用了一種現代的基於機器學習的算法。算法在人類註釋最重要的邊緣和對象邊界的圖像上進行訓練。給定這個帶標籤的數據集，訓練機器學習模型來預測屬於對象邊界的圖像中每個像素的概率。我想用opencv來實現這個技巧。有沒有人有想法或知道如何使用Opencv實現/開發此方法？我們如何註釋最重要的邊和對象邊界以便與機器學習算法一起使用？

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如何從方程式到javascript代碼

我會先在javascript中執行四個方程式，然後再執行。我的問題是我不是數學家，我不知道如何讀取方程式。第一個是FFT窗口Blackman。二是FFT算法：三是平滑隨着時間的推移：四是分貝：我不能在這個工作中使用fft庫，它需要實現這四個方程。當工作完成後，我將在同一信號上按這個順序運行這四個方程。任何人都可以幫助和解釋我如何從方程式到工作代碼？我不知道我應該從哪裏開始。謝謝你的

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如何下采樣傅立葉複數值？

聲明：我不是信號處理專家。我正在寫一個函數，它需要一維數組並對其執行快速傅立葉變換。以下是它的工作方式：如果陣列的大小不是2的冪，則在末尾填充0以使其大小變爲2的冪。在填充陣列上執行FFT並將結果存儲在數組x中。降採樣複雜陣列x以匹配原始非填充陣列的長度。返回x。我遇到了問題第3步。如果我省略步驟3並對函數調用的結果執行反向FFT，則會得到初始填充數組，這意味着該功能可以成功執行步驟1

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說話人識別性能：等誤差率（EER）和識別精度

我對用於測量說話人識別系統（而不是驗證）性能的指標感到困惑。它是等誤差率（EER），識別精度還是兩者？如果兩者都是，哪一個最重要？

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哪種插值方法用於重採樣語音信號？

我想用MATLAB做音頻信號重採樣（用fs = 8kHz轉換成16kHz的信號）。有3種插值方法可供選擇：線性，pchip和樣條 https://in.mathworks.com/help/signal/ref/resample.html#bungoxs 當中哪些是最適合語音信號，爲什麼？

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圖形均衡器

我想在python中創建一個圖形均衡器。一切進展順利，但我無法實時運行音頻。我設計了5個滑塊，代表每個頻段（共5個頻段）。每次操縱滑塊時，scikits音頻播放都會重新計算。這裏是我的代碼，所以你可以看到我更多的細節均衡器功能： from scipy.io import wavfile from scipy import signal import pyaudio import wave

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過濾（平滑）連續流數據的最有效方法是什麼

我正在製作我自己的系統監控工具。我正在運行一個過濾器（如高斯過濾器或類似的），我從設備（我的CPU在這種情況下）接收的連續的原始數據流。數據值的集合是n元素長。每次運行這段代碼時，它都會附加新的cpu值，並刪除最老的值，保留長度爲n的集合，實質上是deque([float('nan')] * n, maxlen=n)，其中n是我正在繪製的圖的長度。然後通過過濾高斯濾波器產生平滑的數據點的整個集