我正在尝试处理音频数据。我正在使用Java。我已经将音频数据提取到一个数组中。现在我应该将N个数据样本传递给计算离散傅里叶变换(或更高效的快速傅里叶变换)的函数。我已经阅读了文档，但我越来越困惑。我要计算的是幅度谱(|X(k)|)。谁能帮我？谢谢 最佳答案 RichardG.Baldwin在Developer.com网站上有很多关于Java快速傅立叶变换算法的非常好的文章。特别是，以下文章应该被证明是有用的:玩转Java，了解快速傅立叶变换(FFT)算法http://www.developer.com/java/other/arti
我试图从梯形(在第一张图片中)转换为矩形(在第二张图片中)，但得到了一个奇怪的结果(在第三张图片中)。我的计划是使用透视变换，由梯形的四个角点和矩形的四个角点定义。在这个例子中，对于梯形它们是:ptsTrap=[[50.100.][50.200.][250.64.73460388][250.235.26539612]]对于矩形:ptsRect=[[50.100.][50.200.][250.100.][250.200.]]我正在从这些点进行透视转换:T=cv2.getPerspectiveTransform(ptsTrap,ptsRect)然后从中构建图像:arrTrapToRect=
我正在尝试创建一个直方图，以显示离散星级(1-5)中每个值的评分数量。每个值应该有一个条形，在x轴上，唯一要显示的数字是每个条形下方(居中)的[1,2,3,4,5]。我尝试将bin的数量设置为5或将它们的范围设置为0-7，但这会创建跨越值的条形(如提供的图像所示)这是我试过的代码(pandas和numpy):df.stars.hist()和hist,bins=np.histogram(x1,bins=5)ax.bar(bins[:-1],hist.astype(np.float32)/hist.sum(),width=(bins[1]-bins[0]),color="blue")
我正在更新一些我使用pymc2到pymc3的计算，当我的模型上有一些离散随机变量时，我在采样器行为方面遇到了一些问题。例如，考虑以下使用pymc2的模型:importpymcaspmN=100data=10p=pm.Beta('p',alpha=1.0,beta=1.0)q=pm.Beta('q',alpha=1.0,beta=1.0)A=pm.Binomial('A',N,p)X=pm.Binomial('x',A,q,observed=True,value=data)它并不能真正代表任何东西，它只是一个模型，其中一个未观察到的变量是离散的。当我使用pymc2对该模型进行采样时，我得
这可能是一个非常幼稚的问题，但在这里。我想计算函数f(x)的傅立叶变换。所以我定义了一个numpy数组X并通过向量化函数f。现在，如果我计算这个数组f(X)的FFT，它不会像我在一张纸上做的那样是f(x)的傅立叶变换。例如，如果我计算高斯的FFT，我应该得到一个高斯或一个实部非常类似于高斯的数组。这是代码。请让我知道我必须更改什么才能获得通常的傅里叶变换。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpN=128x=np.linspace(-5,5,N)y=np.exp(-x**2)y_fft=np.fft.fftshift(np.fft.fft(
我想将一组像素值从一个配置的色彩空间转换到另一个，而不是这些值驻留在图像文件中，例如(比方说)RGB/RGBA/CMYK/等数据结构的列表。我有Python和PIL由我支配，但如果需要的话，我对相关环境中的解决方案很感兴趣。最新的PIL对LittleCMS有很好的支持--但除了PIL图像(或遗留的pyCMS对象)之外，没有办法将其交给它以供其采取行动。据我所知，LittleCMS附带的命令行工具icctrans可以执行此类操作，但我似乎无法找到任何非骨架文档，并且文档将其称为演示工具。 最佳答案 为了使用当前的2.3版本Little
Scikitlearn的PolynomialFeatures促进多项式特征生成。这是一个简单的例子:importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatures#Exampledata:X=np.arange(6).reshape(3,2)#Worksfinepoly=PolynomialFeatures(2)pd.DataFrame(poly.fit_transform(X))012345010100111234692145162025问题:是否可以仅将多项式变换应用于指定的特征列表？
主要问题:如何反转scipy.signal.cwt()函数。我看到Matlab有一个反连续小波变换函数，它会通过输入小波变换返回数据的原始形式，尽管您可以过滤掉不需要的切片。MATALABinversecwtfunciton由于scipy似乎没有相同的功能，所以我一直在尝试弄清楚如何以相同的形式取回数据，同时去除噪音和背景。我该怎么做呢？我尝试对它求平方以去除负值，但这让我的值变得很大而且不太正确。这是我一直在尝试的:#Computethewavelettransformwidths=range(1,11)cwtmatr=signal.cwt(xy['y'],signal.ricker
首先注意:他们不会让我嵌入图像，直到我有更多的声誉点(抱歉)，但所有链接都是发布在imgur上的图像!:)谢谢我复制了一种使用傅立叶变换为任何单个路径(1个闭合路径)设置动画的方法。这会创建一个epicylces的动画(旋转的圆圈)，它们围绕彼此旋转，并跟随估算的点，将路径跟踪为一个连续的循环/函数。我想将此系统采用到3D。我能想到的两种实现此目的的方法是使用球坐标系(两个复平面)或3个本轮-->每个轴(x,y,z)及其各自的参数方程。这可能是最好的开始方式!!2个循环，一个用于X，一个用于Y:图片:一个循环-->复数-->对于X和Y傅里叶变换背景!!!:•欧拉公式允许我们将复平面中的
目前我正在使用PIL和NumPy。我有一个彩色的png图片，我想:以灰度读入转换为NumPy数组对数组执行FFT显示图片这就是我正在尝试的(在带有--pylab标志的IPython中):In[1]:importImageIn[2]:img=Image.open('ping.png').convert('LA')In[3]:img_as_np=np.asarray(img)In[4]:img_as_npOut[4]:array(,dtype=object)In[5]:img_fft=fft.fft2(img_as_np)//IndexError:indexoutofrangeforarr
