signal-processing

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    我正在构建一系列滤波器(一个CIC抽取器后接一个低通滤波器),我对频率和脉冲响应感兴趣。 即使知道CIC抽取具有作为移动平均滤波器(MA)类似的脉冲响应,我计算了CIC抽取的下列方式 %parameters of cic D=300; %deci factor M=1; %delays of comb Stages=3; % get impulse response estimated b

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    我创建了这个代码的频谱: D = librosa.amplitude_to_db(librosa.stft(y), ref=np.max) librosa.display.specshow(D, y_axis='linear', x_axis='time') plt.colorbar(format='%+2.0f dB') plt.title('Log-frequency power spe

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    我有一个信号,我想在我的信号中添加一个高原(展平),以便找到当地的最大值。 我在这里提供了一个例子,使我的问题更易于理解,因为我的真实数据的大小是1x1666520,所以我无法在此处上传整个文件。 我想要做什么,我期待: •我想让我的信号平坦,我们会发现在信号局部最大值。 •我想将窗口应用于信号,以便在一定范围内可视化展平的效果,并且更深入,更清晰地显示我的信号。我也想控制窗口的大小和宽度。 这里

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    我想知道3维空间中的零点个数row和column。问题是我每次都得到不同长度的输出向量(例如行),因此会发生尺寸错误。 我尝试: a (:,:,1)= [1 2 0; 2 0 1; 0 0 2] a (:,:,2) = [0 2 8; 2 1 0; 0 0 0] for i = 1 : 2 [row(:,i) colum(:,i)] = find(a(:,:,i)==0); end

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    所以我正在寻找对RGB图像执行2D卷积。我的RGB图像形状(2592,3888,3)和我的过滤器形状的(20,20) 我想要做的是这样的: 图象分成大小相等(1296,3888,3) 的两半每个执行卷积半 结合卷积结果得到充分的卷积图像 这可能吗? 我有两个GPU。我基本上想要在1个GPU上执行一半的卷积,而在另一个GPU上执行另一半,因此这是此问题的动机。 当我将图像分解成一半并将每一半进行卷积

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    我使用scipy peakfinder scipy.signal.find_peaks_cwt来查找信号中的峰值。所有的峰值都可靠地发现,但我总是会得到额外的结果(到目前为止,所有这些结果都在信号的末尾)并非峰值。我很奇怪,为什么出现这种情况? 下面是合成数据的完整例子: from scipy.signal import find_peaks_cwt import numpy as np im

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    考虑以下Python程序: import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = [["2017-05-25 22:00:00", 5], ["2017-05-25 22:05:00", 7], ["2017-05-25 22:10:00", 9], ["2017-05-25

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    我有一个数值计算光脉冲的时间形状,存储在NumPy数组中。我想找到它的高斯包络函数的参数(特别是FWHM),但首先我必须适应它。 是否有一个内置的SciPy函数或一组函数用于信封拟合,或者我必须自己编写此代码? (由于精度不是太重要,我可能只是采取局部最大值和适合他们高斯...) 的光脉冲是这样的:

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    我正在尝试实现Android中音频信号的实时数字滤波。我使用的标准代码为我的高通滤波器: void doFilter(final short in[], short out[], int sizeIn) { int i, j; for (i = 0; i < sizeIn; i++) { out[i] = 0; for (j = 0; j < size

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    以下代码是blackfin bf537 LED闪烁程序的示例,LED将从右向左闪烁并切换回。 /**/ EX_INTERRUPT_HANDLER(Timer0_ISR) { // confirm interrupt handling *pTIMER_STATUS = 0x0001; // shift old LED pattern by one, left to right if(sL