signal-processing

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    我有兩個濾波器效果(低通和高通類型)。但是,在處理完audiosample緩衝區後,兩種效果在運行時都不會聽到。要聲明的第二個過濾器只能聽到。我已經通過交換調用共振頻率位的順序進行了很多實驗,第二個要聲明的過濾器類型只是使它在運行時輸出。 我得到了一個建議,描述了一個名爲「音頻鏈接」的過程。有人對此有什麼想法嗎?或者不能在音頻系統中使用兩種不同濾波器類型的超級DSP處理緩衝器?請任何幫助都將非常感

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    我有一個包含4500個長度爲1800的向量的矩陣,爲此我需要計算矩陣中每兩個向量之間的DTW(動態時間翹曲)距離。 我已經使用一個嵌套循環填滿一個4500x4500矩陣(其看起來像一個三角形)的一半: matr = zeros(4500,4500); %initializing empty matrix to fill dtw distance for i=1:4500 x = new

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    我正在使用來自Surge庫的FFT功能。返回數組中的每個元素與什麼相關?我怎麼知道哪些頻率對應哪些值? 例如,我試圖在某個頻率範圍內找到峯值。

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    我的測量值和相應的權重一大熊貓數據幀的一系列加權值的: df = pd.DataFrame({'x': np.random.randn(1000), 'w': np.random.rand(1000)}) 我要平滑的測量值(x)同時服用逐元素 權重( w)。這與滑動窗戶的重量無關,我還希望應用其中的 (例如,三角形窗口或更有用的東西)。因此,爲了計算每個窗口內的平滑值,該函數不僅應該通過窗函數

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    我正在編寫從加速計獲取信號的代碼,並使用TVD算法來消除信號。我們可以在下面的圖表看,我沒做到這一點: 但我要檢測的高峯,我想,我可以用MATLAB中的findchangepts功能,但是當我運行它,我具備以下條件: 我們可以看到它不能檢測到峯值。有沒有人知道該功能中的任何設置,或者在峯內去噪的方法?

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    我怎樣才能總結兩個不同時間指標的離散時間信號,即。在時間索引n1=-3:1,和第二信號y=[1 1 2 2 3]在時間索引n2=0:4給定的第一信號x=[1 2 3 4 5]。 由於長度不同,我不能只添加這兩個信號。到目前爲止,我的代碼是: n1=-3:1; x=input('Enter the value of X:'); y=input('Enter the value of Y:');

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    我有兩個大的列表t和y,我想確定在該時間和數據多久y超過預定義limit一個高性能的方式,即>=limit。 問題可能與下面的示例數據來說明: t = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16] y = [8,6,4,2,0,2,4,6,8,6,4,2,0,2,4,6,8] limit = 4 在這個例子中,代碼應該返回以下列表: t_exceed

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    我想確定估計模型對未來新數據的適用程度。爲此,經常使用預測誤差圖。基本上,我想比較測量的輸出和模型輸出。我使用最小均方算法作爲均衡技術。有人可以請幫助什麼是適當的方式來繪製模型和測量數據之間的比較?如果估計值接近真值,那麼曲線應該非常接近。以下是代碼。 u是均衡器的輸入,x是有噪聲的接收信號,y是均衡器的輸出,w是均衡器權重。應該使用x和y*w來繪製圖表嗎?但是x是嘈雜。我很困惑,因爲測量的輸出x

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    得到傳遞函數F(1/Z)我定義的傳遞函數如下: I =[1,zeros(1,65800)]; f = filter(num, den, I); F = fftshift(fft(f)); 其中F爲F(Z)。使用F,我怎樣才能得到F(1/z)?

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    我有一些音頻數據(浮點數組),我用它來繪製一個簡單的 波形。 繪製時,波形不會在邊緣出現最大值。 沒問題 - 數據只需要標準化。我迭代一次找到最大值,然後再次迭代,再除以最大值。再畫一次,一切都很棒! 但是等待有一個大聲的介紹或大爆炸的視頻導致其餘的波形仍然很小。 經過一番研究,我遇到了應該解決這個問題的RMS。我遍歷樣本並計算RMS,並再次將每個樣本除以RMS值。這導致相當大的 「裁剪」: 什麼