>>>importcusignal>>>importcupyascp >>>x = cp.linspace(0,10,20, endpoint=False)>>>y = cp.cos(-x**2/6.0)>>>f_fft = cusignal.resample(y,100)>>>f_poly = cusignal.resample_poly(y,100,20)>>>xnew = cp.linspace(0,10,100, endpoint=False) >>>importmatplotlib.pyplotasplt>>>plt....
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.signal import resample_poly # 生成一个示例信号,例如一个正弦波 fs_original = 100 # 原始采样频率 t_original = np.linspace(0, 1, fs_original, endpoint=False) signal_original = np.sin(2 * np.pi * 5 * t_original) # 频率为5...
信号.resample_poly SciPy 有大量的信号处理方法。这里最相关的是decimate和resample_poly。我在下面使用后者 from scipy.signal import resample_poly factors = [(1, 2), (1, 2), (2, 1)] for k in range(3): array = resample_poly(array, factors[k][0], factors[k][1], axis=k) 因素(必须...
在循环中,我们首先从输入流中读取音频数据,然后将其转换为numpy数组。接下来,我们使用scipy库的signal.resample_poly函数对音频数据进行音调变换。最后,我们将变换后的音频数据转换为字节流,并写入输出流中。 甘特图 以下是本教程中实现实时变声的甘特图:
(audio_signal,sr=sample_rate)# 改变音频信号的基频new_pitch=pitch*1.2# 基频升高20%# 使用scipy库改变音频信号的基频audio_signal_changed=scipy.signal.resample_poly(audio_signal,int(sample_rate),int(sample_rate*(new_pitch/pitch)))# 将音频信号转换为音频文件output_audio_file='./changed_audio.wav'...
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y) 欠采样 rus = RandomUnderSampler() X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y) 通过以上方法,可以在Python中有效地优化逻辑回归模型,提高模型的性能和泛化能力。在实际应用中,可以结合多种方法,根据具体问题选择合适的优化策略。
def resample(image, scan, new_spacing=[1,1,1]):# Determine current pixel spacingspacing = np.array([scan[0].SliceThickness] + scan[0].PixelSpacing, dtype=np.float32)resize_factor = spacing / new_spacingnew_real_shape = image.shape * resize_factornew_shape = np.round(new_real_shape...
resamples = vfold_cv(train_scaled, v = 5), grid = svm_grid ) show_best(svm_res, metric = "accuracy") 3. 模型评估 # Python from sklearn.metrics import classification_report, roc_auc_score best_model = svm.best_estimator_ y_pred = best_model.predict(X_test_scaled) ...
Python相当于Matlab的resample() Python相当于Matlab的surfnorm Python相当于Matlab的hist3 Scilab相当于Matlab的"charpoly“ Matlab相当于Numpy广播? Python相当于matlab的var = char(fread(fid,100,'char'))'; Python等价物,相当于MATLAB中的`wavedec3` Python相当于$ this - > $ varName Maven相当于python 相当...
resample() 重采样,也可以称之为降采样。 get_duration() 计算音频时间序列、特征矩阵或文件名的持续时间 (以秒为单位)。从文件路径读取时间长度更快一些。 autocorrelate() 计算自相关。 zero_crossings() 找到过零点的位置。 clicks() 在信号指定的位置放置 click 信号。可以通过参数设置 click 信号的频率等属性...