1.傅里叶变换  傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁,在频域里可以更方便的进行一些分析.傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析,简单说就是具有一定周期性的信号,因为傅里叶变换采取的是有限取样的方式,所以对于取样长度和取样对象有着一定的要求. 2.基于Python的频谱分析  将时域信号通过FFT转换为频域信号之后,将其各个频率分量的幅值绘制成图,可以很直观地观察信号的频谱.    具体分析见代码注释. import numpy as np#导入一个数据处理模块 import pylab

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(

在语音分析,合成,转换中,第一步往往是提取语音特征参数.利用机器学习方法进行上述语音任务,常用到梅尔频谱.本文介绍从音频文件提取梅尔频谱,和从梅尔频谱变成音频波形. 从音频波形提取Mel频谱: 对音频信号预加重.分帧和加窗对每帧信号进行短时傅立叶变换STFT,得到短时幅度谱短时幅度谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱从Mel频谱重建音频波形 Mel频谱转换成幅度谱griffin_lim声码器算法重建波形去加重声码器有很多种,比如world,straight等,但是griffin_lim是特殊的,它

数据理解 基本统计 分布/累计统计 数据特征 数据挖掘 数据排序 操作索引的排序 .sort_index() 在指定轴上排序,默认升序 参数 axis=0 column ascending=True 升序 .sort_values() 参数同上 +by 对应的(axis)轴上某一个索引或者索引列表 (会相应的改变行) NAN空 统一放到排序末尾 基本统计函数 方法 说明 .sum() 和,默认0轴下同 .count() 计算非NAN的数量 .mean() .median() 计算均值,中位数 .

完成数据清理后,下面通过图表展开对数据的分析. 1.前期初判(分布分析): 1)判断分组区间: # a.散点图:plt.scatter(data[字段1],data['字段2'], s = data[字段3], # 显示大小 c = data[字段4], # 显示颜色 alpha = 0.4, cmap = 'Reds') # b.直方图:data[字段].hist(bins=10) 2)求出目标字段下频率分布的统计量:频数,频率,累计频率: pandas.cut([字段],区间数) panda

机器学习系统设计(Building Machine Learning Systems with Python)- Willi Richert Luis Pedro Coelho 总述 本书是 2014 的,看完以后才发现有第二版的更新,2016.建议阅读最新版,有能力的建议阅读英文版,中文翻译有些地方比较别扭(但英文版的书确实是有些贵). 我读书的目的:泛读主要是想窥视他人思考的方式. 作者写书的目标:面向初学者,但有时间看看也不错.作者说"我希望它能激发你的好奇心,并足以让你保持渴望,不断探索

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

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间

大家好,我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang 这是大二时候的数学模型毕业课程设计,我选择了自己研究盲人穿越迷宫的问题.当然后来再在网上查了这个问题研究比较成熟了,但是自己研究出来了也是小有成果的. 当时是用C++实现的,而且用了不必要的递归来进行. 现简化为简单的循环,并使用python实现了. 以下进行我自己设计算法的思路设计,最后附上现在的python源码 "@"表示墙,"·"表示迷宫中可行路线上的空格,走

原文链接:http://www.devx.com/security/Article/34741 翻译:诸神的黄昏 整理校对:玄魂 --- 随着⽆线⽹络在家庭和商业中的普及,新的安全挑战是⽆法避免的.保护⼀个⽹络的第⼀步是判断⼀个⽹络的状态 (不需要前置知识),然后来提供相关的防御措施.随着 Scapy 的⾯世,这是⼀个⽤python写的绝佳封包⼯具, 作者是Philippe Biondi ,跟其他的嗅探⼯具 Kismet 和 Airodump-ng 不同,Scapy 可以个性化定制,并且⾮常简

作者:桂. 时间:2017-05-03  12:18:46 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6799994.html 前言 本文主要记录python下音频常用的操作,以.wav格式文件为例.其实网上有很多现成的音频工具包,如果仅仅调用,工具包是更方便的. 1.批量读取.wav文件名: import os filepath = "./data/" #添加路径 filename= os.listdir(filepath) #得到文件夹下的所有文

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

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

0.SQL数据库 1. python基础知识 2. 重点工具掌握:数据解析核心技巧 - Numpy| Pandas| Matplotlib 3. 数据特征分析:分布| 对比| 统计| 帕累托| 正态| 相关性分析 4. 数据处理:缺失值| 异常值| 数据归一| 数据连续属性离散化 5. 数学建模:监督学习(回归分析.分类分析).非监督学习(聚类分析| Kmeans聚类).随机数 6. Python图表数据可视化Seaborn 7. Python交互图表可视化Bokeh 8. 空间数据可视化 9.

课程名称 从零开始PYTHON3 课程长度 15讲 适用年龄 15-20岁(初三-大一) 本讲名称 认识Python 时长 90分钟 教学内容分析 Python是时下最流行的计算机编程语言之一.本课程设计目标是面向"第一次学习编程的信息技术零基础用户",课程通过平缓的学习曲线和实用的案例引导,较为轻松愉悦的完成学习.本讲是课程的第一讲,力求使用通俗的语言让学生了解Python的优势.应用,了解Python语言的价值,激发学习的兴趣. 教学目标及重(难)点 本讲课程试图达到以下目标:1.

最近这段时间,学校里的事情实在太多了,从七月下旬一直到八月底实验室里基本天天十二点或者通宵,实在是没有精力和时间来写博客.这周老师出国开会,也算有了一个短暂的休息机会,刚好写点有意思的东西. 上周在天津的会议上碰到一个北交的姐们儿,她想利用小波变换来处理失超信号,刚好之前自己就有这个想法,所以回来后就想着把相关的内容好好复习复习,最相关的就是傅里叶分析和小波变换了.数学推导固然重要,但写那个实在是太乏味了,然后想到之前网上一个新闻,说一个同学通过新闻里记者拨号的声音反推出了周鸿祎的手机号码,就想

Python将是人工智能时代的最佳编程语言 移动互联网取代PC互联网领跑在互联网时代的最前沿,Android和iOS一度成为移动互联网应用平台的两大霸主,成为移动开发者首选的两门技术,HTML5以其跨平台的优势在移动互联网应用平台占据重要位置,可以说是后来者居上.  由于技术的限制难以催生出更多的新应用,互联网+的产品日渐饱和,移动互联网从巅峰时代逐渐趋于平缓发展,下一个时代谁是主场?下一门应用技术谁来掌门? 在第三届互联网大会中百度CEO李彦宏曾表述:靠移动互联网的风口已经没有可能再出现独角兽

一.Pandas库入门 1. Pandas库的介绍 http://pandas.pydata.org Pandas是Python第三方库,提供高性能易用数据类型和分析工具 import pandas as pdPandas基于NumPy实现,常与NumPy和Matplotlib一同使用 两个数据类型:Series, DataFrame 基于上述数据类型的各类操作:基本操作.运算操作.特征类操作.关联类操作 NumPy                        Pandas基础数据类型    

matpotlib 官网 :https://matplotlib.org/index.html matplotlib 可视化示例:https://matplotlib.org/gallery/index.html matplotlib 教程:https://matplotlib.org/tutorials/index.html matplotlib 的官网教程分为初级(Introductory).中级(Intermediate).高级(Advanced)三部分,此外还有专门的章节,如 Color

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