signal-processing

0熱度

1回答

我需要查找頭部偏航運動的持續時間。從跟蹤每幀的頭部移動的視頻文件獲得的頭部跟蹤是。例如，下面繪製的信號有三個頭偏航運動。有沒有辦法找出矩形中信號變化的持續時間？偏航信號：我用SG過濾器，並找到峯值，但它給如圖很多不相關的峯： order =4 ; framelen =11; x=yaw_deg; lx = 20; sgf = sgolayfilt(x,order,framele

0熱度

1回答

未定義的引用Aquila :: WaveFile

我想用Aquila dsp庫編譯程序。的代碼是： #include "/usr/aquila/include/aquila/source/WaveFile.h" #include <iostream> int main(int argc, char *argv[]) { if (argc < 2) { std::cout << "Usage: wave_i

0熱度

1回答

如何使用PyAudio流數據計算零交叉率

我正在嘗試製作一些語音檢測代碼。我正試圖以零交叉率來做到這一點。我做了一些研究，發現當某人說話時，零交叉率應該是一箇中等的價值，不要太高也不能太低，但是當我對着麥克風講話時，零交叉率變得比只有背景更高噪音（幾乎沒有），這是我現在正在計算的。 ((audioData[:-1] * audioData[1:]) < 0).sum() audioData是numpy的表，它的內容是pyAudioSt

0熱度

1回答

如何從音頻文件（.wav）中分離頻率

我想從.wav文件中分離出低頻，中頻和高頻。因爲我已經使用FFT將數據從時域轉換到頻域。閱讀文件和應用與n音訊的幫助下快速傅立葉變換的代碼是這樣 OpenFileDialog file = new OpenFileDialog(); file.ShowDialog(); WaveFileReader reader = new WaveFileReader(file.Fil

0熱度

1回答

使用Matlab生成一個信號從正弦變換爲矩形

我想用一個遞增參數f使用Matlab生成一個信號，該信號從正弦變換到矩形。對於f = 0，信號應該是正弦，而對於f = 1，信號應該是具有相同頻率的矩形信號。爲了增加0和1之間的值，信號應該與矩形信號類似地增加。不幸的是，我不知道如何使用Matlab來實現。有沒有人有一個想法如何做到這一點？我的想法是使用矩形信號的傅里葉級數，並且 - 取決於參數f - 考慮它的不同數目的加數。

1熱度

1回答

CUDA fft與MATLAB的不同結果fft

我試圖做一個簡單的fft並比較MATLAB和CUDA之間的結果。 MATLAB：矢量9號1-9 I = [1 2 3 4 5 6 7 8 9]; ，並使用此代碼： fft(I) 給出了結果： 45.0000 + 0.0000i -4.5000 +12.3636i -4.5000 + 5.3629i -4.5000 + 2.5981i -4.5000

-4熱度

1回答

C編程中的晶格濾波器？

我想在C中實現晶格fir過濾器。我的問題是如何使延遲時間（z-1）。我試着計算每次迭代的前一個樣本，但是第一個樣本的第一個樣本有負值。您可以找到算法here

0熱度

1回答

窗口大小和重疊PSD的評價matlab pwelch函數

任何人都可以請建議理想的窗口大小和重疊的樣本在Matlab中的pwelch函數。我有幾個200 ms的EEG信號，採樣率爲1000（信號長度或採樣數量= 200），以評估頻譜功率。默認情況下，pwelch使用漢明窗口並將數據分成8段，重疊度爲50％。對於只有200個樣本的信號，這些默認值是否正確？默認值工作正常，它給我一個PSD圖。我想確保我所做的是在概念上是正確的，如果有人可以提出任何更好的方法

6熱度

1回答

使用倍頻程/ matlab代碼隨時間遞增/逐漸改變信號音調

我可以使用resample對整個信號進行音高移位，並嘗試了相位聲碼器代碼here。我也試過repmat and interpolation，我看着fft and interp1 我怎樣才能逐步/逐步改變信號的音高隨着時間的推移？我已經包含了一個Original Signal的示例，我試圖讓Processed Signal聽起來像（我使用Audacity創建了處理後的信號並使用其效果Sliding

1熱度

3回答

在Python中平滑FFT圖形

我想平滑以200Hz獲得的FFT圖形（我現在捕獲500個點），以便代表性的峯值顯示在THIS附近。這是我的代碼： N = 500 T = 5/1000 y1 = np.array(data_Ax) yf1 = scipy.fftpack.fft(y1) xf1 = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*T), N/2) yfft1 = 2.0/N * np.abs(yf1