Python科学计算(两)-- 时域和频域波形为正弦波形信号生成.计算和显示 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl import matplotlib import math import random row = 4 col = 4 N = 500 fs = 5 n = [2*math.pi*fs*t/N for t in range(N)] axis_x = np.linspace(

作者:桂. 时间:2017-03-01  18:43:35 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6485688.html 声明:转载请注明出处,谢谢. 前言 本文为MATLAB系列第三篇,主要是自己学习GUI界面设计的记录,此文后续会不定期更新.写本文的初衷是: 如何让一个不懂MATLAB的人员,可以进行一些操作,或者设定一些参数? 文章内容主要为自己的学习笔记,内容多有借鉴他人,最后把链接一并附上. 一.搭建最基本的GUI 本节通过两个例

@(162 - 信号处理) 整理转载自:给小白图示讲解OFDM 下面以图示为主讲解OFDM,以"易懂"为第一要义. 注:下面的讨论如果不做说明,均假设为理想信道. *** 一张原理图 章节一:时域上的OFDM--子载波正交的原理 OFDM的"O"代表着"正交",那么就先说说正交吧. 首先说说最简单的情况,sin(t)和sin(2t)是正交的[证明:sin(t)·sin(2t)在区间[0,2π]上的积分为0],而正弦函数又是波的最直观描述,因此我们

说明:以下文字,灰色为吹水文,黑色为正文,蓝色为采用实际应用中的参数所作的说明. 起因是这样的.时间回到07年底,4G方兴之时,同桌隔壁的隔壁"小白"同学说看不太明白OFDMA的原理,让我讲解一下.我一向对自己的技术水平.逻辑思考能力和表达技巧还是蛮有自信的,因此轻笑一声就答应了.半小时后,在尝试了从时域.频域以及物理意义等各方面讲解,但均无法从“小白”的眼神中抹除那份迷茫之后,我竖起了白旗,让“小白”自生自灭去了. 对知识能力的掌握,我自己粗旷的分为两层:一层是“会了,能应用”:二层

aa Python 读取WAV文件并绘制波形图 ffmpeg -i test_pcm_mulaw.wav -f wav -codec:a pcm_s16le -ar 8000 -ac 1 out.wav yingc@yingc:~/media/audio$ ffprobe out.wav ffprobe version 2.2.4 Copyright (c) 2007-2014 the FFmpeg developers built on Apr 13 2016 08:42:24 with gc

"""Python绘制语谱图""" """Python绘制时域波形""" # 导入相应的包 import numpy, wave import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os filepath = 'G:/实战培训/Python生成语谱图/ReNoise/Prim10/' # 添加路径 filename = os

音频处理中,经常要看一下啊频域图是什么样子的,这里自己写了一个小程序,可以完美的同步显示时域和频域图,直接上代码: #wave data -xlxw #import import wave as we import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys def wavread(path): wavfile = we.open(path,"rb") params = wavfile.getparams() frame

音频信号的读写.播放及录音 标准的python已经支持WAV格式的书写,而实时的声音输入输出需要安装pyAudio(http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio).最后我们还将使用pyMedia(http://pymedia.org)进行Mp3的解码和播放. 音频信号是模拟信号,我们需要将其保存为数字信号,才能对语音进行算法操作,WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式,通常被用来保存未压缩的声音数据. 语音信号有三个重要的参数:声道数.取样频率和

博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/13404523.html 音频时域波形具有以下特征:音调,响度,质量.我们在进行数据增强时,最好只做一些小改动,使得增强数据和源数据存在较小差异即可,切记不能改变原有数据的结构,不然将产生"脏数据",通过对音频数据进行数据增强,能有助于我们的模型避免过度拟合并变得更加通用. 我发现对声波的以下改变是有用的:Noise addition(增加噪音).增加混响.Time shifting(

1.重命名,Python中文路径各种错误,所以需要先将所有文件的路径名全都改成中文.用的是MAC系统,所以WIN下的命令行批处理没法解决,所以用C来完成 // Created by Carl on 16. // Copyright (c) 2016年 Carl. All rights reserved. // #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h&

谢谢董老师,董老师是个好老师. 心情久久不能平静,主要是高频这门课的分析方法实在是让我难以理解,公式也背只是,还是放放吧. 近期厌恶了Matlab臃肿的体积和频繁的读写对我的Mac的损害,所以学习了一下Python这一轻量级的脚本.发现"Python自诞生那天就跟科学计算分不开"这个事实. 无聊,写写心得. 配置环境什么的还是弄了几个晚上的. 在Mac下用PyCharm还是非常好滴.装上NumPy,SciPy等等一众免费的,非常不错的Python包.就能够灰了. 1.Hilbert变换

<写在前面> Basic image processing 1: 0.(以简单的曲线图为例)对于生成的图自定义外观,使用子图,多个数据集,标题,标签,交互式标注,图例: 1.生成散点图,直方图: 2.简单的图像处理:转换格式,调整尺寸,旋转,复制粘贴图像区域,在图像上绘制点线: 以上内容主要用了以下几种模块: 0.PIL (Python Image Library) 1.NumPy 2.Matplotlib 3.SciPy 无法安装的话,参考这篇文章 其实写这篇文章的时候,我一直在纠结是分模块

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

#本文PDF版下载 Python解析Wav文件并绘制波形的方法 #本文代码下载 Wav波形绘图代码 #本文实例音频文件night.wav下载 音频文件下载 (石进-夜的钢琴曲) 前言 在现在繁忙的生活中,我们经常会听些歌来放松一下自己,我们经常会从各种播放软件中听自己喜欢的歌,并且往往我们会下载一部分歌曲,而现在音频的种类也相当繁多,像是Wav,Mp3,FLAC,AAC等等很多格式,最近由于需要做一个能够分析Wav格式音频的波形来取得一些数据比如获取人录音时是否说完等等用途.本周先对解析Wav并

翻译自Python For Engineers. 1. 创建一个正弦波 在这个项目中,我们将创建一个正弦波,并将其保存为wav文件. 但在此之前,你应该知道一些理论. 频率:频率是正弦波重复一秒的次数.我将使用1KHz的频率. 采样率:大多数现实世界的信号是模拟的,而计算机是数字的.因此,我们需要一个模数转换器将模拟信号转换为数字信号.有关转换器如何工作的详细信息超出了本书的范围.关键是采样率,即转换器每秒采样模拟信号的次数. 现在,采样率对我们来说并不重要,因为我们正在以数字方式完成所有工作,

互相关(cross-correlation)及其在Python中的实现 在这里我想探讨一下“互相关”中的一些概念.正如卷积有线性卷积(linear convolution)和循环卷积(circular convolution)之分:互相关也有线性互相关(linear cross-correlation)和循环互相关(circular cross-correlation).线性互相关和循环互相关的基本公式是一致的,不同之处在于如何处理边界数据.其本质的不同在于它们对原始数据的看法不同.通过这篇文章

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ 绘制波形图 plottingWaveform.py """ import wave import pylab as pl import numpy as np print('working') # 打开wav文档 file = wave.open(r"mic4.wav", "rb") # 读取格式信息 # (

 先从sklearn说起吧,如果学习了sklearn的话,那么学习Keras相对来说比较容易.为什么这样说呢? 我们首先比较一下sklearn的机器学习大致使用流程和Keras的大致使用流程: sklearn的机器学习使用流程: from sklearn.模型簇 import 模型名 from sklearn.metrics import 评价指标 ''' 数据预处理及训练测试集分离提取''' myModel = 模型名称() # 对象初始化 myModel.fit(训练集x , 训练集y) #

介绍一维卷积神经网络 卷积神经网络能够进行卷积运算,从局部输入图块中提取特征,并能够将表示模块化,同时可以高效地利用数据.这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异,同样也让它对序列处理特别有效.对于某些序列处理问题,这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN,而且计算代价通常要小很多,并且,对于文本分类和时间序列预测等简单任务,小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN,而且速度更快 二维卷积是从图像张量中提取二维图块并对每个图块应用相同的变换,按照同样的方法,也可以使用一维卷积,从序列中提取

基于python的快速傅里叶变换FFT(二)本文在上一篇博客的基础上进一步探究正弦函数及其FFT变换. 知识点  FFT变换,其实就是快速离散傅里叶变换,傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法.要知道傅立叶变换算法的意义,首先要了解傅立叶原理的意义.傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加.而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率.振幅和相位.   和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换