h_n_fft = torch.fft.fft2(h_n_pad) # 对拓展后的卷积核做fft res = x_n_fft.mul(h_n_fft) # 两个矩阵点乘 # 对矩阵进行ifft,转换为所需结果 res = torch.real(torch.fft.ifft2(res)[2:,2:]).view(1,1,62,62) return res # 返回结果 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...
function [f,X_m,X_phi] = DFT(xn,ts,N,drawflag) % [f,X_m,X_phi] = DFT(xn,ts,N,drawflag) 离散序列的快速傅里叶变换,时域转换为频域 % 输入 xn为离散序列 为向量 % ts为序列的采样时间/s % N为FFT变换的点数,默认为xn的长度 % drawflag为绘图标识位,取0时不绘图,其余非0值时绘图,默...
waveform:具有维度(通道、时间)的音频样本张量 sample_rate:音频维度的速率(每秒采样数) specgram:具有维度(通道、频率、时间)的频谱图张量 mel_specgram:具有维度(通道、mel、时间)的mel谱图 hop_length:连续帧开始之间的样本数 n_fft:傅立叶箱的数量 n_mel,n_mfcc: mel 和 MFCC bin 的数量 n_freq:线性频...
这个公式可以看做是对输入信号x(n)进行k次旋转和叠加操作,将输入信号的时域信息转换到频域上。 在PyTorch中,可以使用fft函数来计算信号的离散傅里叶变换。例如,对于一维的输入信号,可以使用以下代码计算其离散傅里叶变换: input_signal = torch.randn(4, 4) fft_output = torch.fft(input_signal, dim=1) ...
n_fft:傅立叶箱的数量 n_mel, n_mfcc: mel 和 MFCC bin 的数量 n_freq:线性频谱图中的 bin 数量 min_freq:频谱图中最低频段的最低频率 max_freq:频谱图中最高频段的最高频率 win_length: STFT 窗口的长度 window_fn: 对于创建窗口的函数,例如 torch.hann_window 转换期望并返回以下维度。 Spectrogram:...
[稳定版]Torch.fft将支持高性能 NumPy 中的 FFT PyTorch 1.8 中发布了torch.fft模块。该模块在实现 NumPynp.ft功能的同时,还支持硬件加速和 autograd。 [测试版]torch.linalg将支持 NumPy 中的线性代数函 torch.linalg以 NumPynp.linalg为原型,为常见的线性代数运算提供与 NumPy 类似的支持,包括 Cholesky 分解、...
SEED=42# 随机种子# 1. 创建多类分类数据X_blob,y_blob=make_blobs(n_samples=1000,n_features=...
变量x和xv具有不同的THTensor层,因为尺寸已更改,但实际原始数据对于两者都相同,这使得在不同张量下创建同一张量的n个视图确实非常容易且节省存储空间。 甚至NumPy 数组xn也与其他变量共享相同的原始数据对象,因此一个张量中值的变化反映了指向同一原始数据对象的所有其他张量中相同值的变化。 DLPack 是该思想的扩展,...
S= torch.stft(wav, n_fft=self.win_length, hop_length=self.win_length//2, win_length=self.win_length, window=torch.hann_window(window_length=self.win_length), center=False, return_complex=True)#(*, F,T)magnitude = torch.abs(S)#振幅phase = torch.exp(1j * torch.angle(S))#相位ret...
还需要考虑另一个参数:学习率，用希腊字母eta表示(看起来像字母n)，这是我们需要对梯度进行参数更新的...