FFT是DFT的高效算法,能够将时域信号转化到频域上,下面记录下一段用python实现的FFT代码. # encoding=utf-8 import numpy as np import pylab as pl # 导入和matplotlib同时安装的作图库pylab sampling_rate = 8000 # 采样频率8000Hz fft_size = 512 # 采样点512,就是说以8000Hz的速度采512个点,我们获得的数据只有这512个点的对应时刻和此时的信号值. t = np.l

#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy import scipy.io.wavfile from matplotlib import pyplot as plt from scipy.fftpack import dct sample_rate,signal=scipy.io.wavfile.read('stop.wav') print(sample_rate,len(signal)) #读取前3.5s 的数据 signal=

一.概念: 准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure 机器学习(ML), 自然语言处理(NLP), 信息检索(IR)等领域, 评估(Evaluation)是一个必要的工作, 而其评价指标往往有如下几点: 准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall) 和 F1-Measure.(注:相对来说,IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是一个 Bool

本文首先从整体上介绍ROC曲线.AUC.Precision.Recall以及F-measure,然后介绍上述这些评价指标的有趣特性,最后给出ROC曲线的一个Python实现示例. 一.ROC曲线.AUC.Precision.Recall以及F-measure 二分类问题的预测结果可能正确,也可能不正确.结果正确存在两种可能:原本对的预测为对,原本错的预测为错:结果错误也存在两种可能:原本对的预测为错,原本错的预测为对,如Fig 1左侧所示.其中Positives代表预测是对的,Negatives

AUC(Area under Curve):Roc曲线下的面积,介于0.1和1之间.Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏,值越大越好. 首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值,AUC值越大,当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面,从而能够更好地分类. 1. 什么是ROC曲线? ROC曲线是Receiver operating characteristic curve的简称,中文名为“

Caffe自带工具包---绘制loss和accuracy曲线 为什么要绘制loss和accuracy曲线?在训练过程中画出accuracy 和loss曲线能够更直观的观察网络训练的状态,以便更好的优化网络的训练.本文主要介绍在基于caffe框架训练网络时,利用caffe自带的工具包来绘制曲线.caffe中自带小工具: caffe-master/tools/extra/parse_log.sh, caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe-

编程语言是什么? 其实,程序指的就是一系列指令,用来告诉计算机做什么,而编写程序的关键在于,我们需要用计算机可以理解的语言来提供这些指令. 虽然借助 Siri(Apple).Google Now(Android).Cortana(Microsoft)等技术,我们可以使用汉语直接告诉计算机做什么,比如“Siri,打开酷狗音乐”,但使用过这些系统的读者都知道,它尚未完全成熟,再加上我们语言充满了模糊和不精确因素,使得设计一个完全理解人类语言的计算机程序,仍然是一个有待解决的问题. 为了有效避开所有影

,新建C#控制台应用程序(Excel创建图表) using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; //解决方案中 添加引用 Execl(COM组件) using MSExcel = Microsoft.Office.Interop.Excel; using System.IO; using System.Reflection; namespace ExeclCharts {

ROC曲线.AUC.Precision.Recall.F-measure理解及Python实现   原文连接:http://www.cnblogs.com/haoguoeveryone/p/haoguo_5.html   本文首先从整体上介绍ROC曲线.AUC.Precision.Recall以及F-measure,然后介绍上述这些评价指标的有趣特性,最后给出ROC曲线的一个Python实现示例. 一.ROC曲线.AUC.Precision.Recall以及F-measure 二分类问题的预测结

作者:桂. 时间:2017-05-04  18:31:09 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6806637.html 前言 语音识别等应用离不开音频特征的提取,最近在看音频特征提取的内容,用到一个python下的工具包——pyAudioAnalysis: An Open-Source Python Library for Audio Signal Analysis,该工具包的说明文档可以点击这里下载,对应的github链接点击这里. 一.常用工具包简

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

from:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/ AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性,目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算,其计算原理可以参考这个ROC和AUC介绍以及如何计算AUC,但是有时候模型是单独的或者自己编写的,此时想要评

前些日子在做绩效体系的时候,遇到了一件囧事,居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了,尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法,还是十分的惭愧.实际上,当时有效偏颇了,忽略了问题的本质,解决数据分析和可视化问题,其实也是Python的拿手好戏. 例如,画出指定区间的一个多项式函数: Python 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-4, 4, 1024) Y =

何为抽稀 在处理矢量化数据时,记录中往往会有很多重复数据,对进一步数据处理带来诸多不便.多余的数据一方面浪费了较多的存储空间,另一方面造成所要表达的图形不光滑或不符合标准.因此要通过某种规则,在保证矢量曲线形状不变的情况下, 最大限度地减少数据点个数,这个过程称为抽稀. 通俗的讲就是对曲线进行采样简化,即在曲线上取有限个点,将其变为折线,并且能够在一定程度保持原有形状.比较常用的两种抽稀算法是:道格拉斯-普克(Douglas-Peuker)算法和垂距限值法. 道格拉斯-普克(Douglas-Pe

前段时间看了一期<最强大脑>,里面展示了各种繁花曲线组合成的非常美丽的图形,一时心血来潮,想尝试自己用代码绘制繁花曲线,想怎么组合就怎么组合. 真实的繁花曲线使用一种称为繁花曲线规的小玩意绘制,繁花曲线规由相互契合的大小两个圆组成,用笔插在小圆上的一个孔中,紧贴大圆的内壁滚动,就可以绘制出漂亮的图案. 这个过程可以做一个抽象:有两个半径不相等的圆,大圆位置固定,小圆在大圆内部,小圆紧贴着大圆内壁滚动,求小圆上的某一点走过的轨迹. 进一步分析,小圆的运动可以分解为两个部分:小圆圆心绕大圆圆心公转

导入必要的第三方库 from requests import get import matplotlib.pyplot as plt /usr/lib/python3/dist-packages/matplotlib/font_manager.py:273: UserWarning: Matplotlib is building the font cache using fc-list. This may take a moment. warnings.warn('Matplotlib is b

基于Python的卷积神经网络和特征提取 用户1737318发表于人工智能头条订阅 224 在这篇文章中: Lasagne 和 nolearn 加载MNIST数据集 ConvNet体系结构与训练 预测和混淆矩阵 过滤器的可视化 Theano层的功能和特征提取 作者:Christian S.Peron 译者:刘帝伟 摘要:本文展示了如何基于nolearn使用一些卷积层和池化层来建立一个简单的ConvNet体系结构,以及如何使用ConvNet去训练一个特征提取器,然后在使用如SVM.Logistic

# 文字特征提取 词库模型(bag of words) 2016年2月26,星期五 # 1.词库表示法 In [9]: # sklearn 的 CountVectorizer类能够把文档词块化(tokenize),代码如下 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer corpus=['UNC played Duke in basketball','Duke lost the basketball game','I ate

本篇blog是利用Python进行文章特征提取的续篇,主要介绍构建带TF-IDF权重的文章特征向量. In [1]: # 带TF-IDF权重的扩展词库 # 在第一篇文档里 主要是利用词库模型简单判断单词是否在文档中出现.然而与单词的顺序.频率无关.然后词的频率对文档更有意义.因此本文将词频加入特征向量 In [2]: # 1.计算单词在文档中的频率 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer In [5]: docume

  使用Python绘制正态分布曲线,借助matplotlib绘图工具: \[ f(x) = \dfrac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp(-\dfrac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}) \] #-*-coding:utf-8-*- """ python绘制标准正态分布曲线 """ # ============================================================== i

Pyplot教程:https://matplotlib.org/gallery/index.html#pyplots-examples 玫瑰曲线 文字描述 平面内,围绕某一中心点平均分布整数个正弦花瓣的曲线. 数学描述 在极坐标下可表示为ρ=a*sin(nθ),a为定长,n为整数. 图形描述 在极坐标系中,以下方程表示的曲线称为玫瑰曲线: r = sin ( k θ ) 或 r = cos ( k θ ) 当 k 是奇数时,玫瑰曲线有 k 个花瓣:当 k 是偶数时,玫瑰曲线有 2k 个花瓣.执行