我想计算高斯功率谱的傅里叶逆变换,从而再次获得高斯功率谱。我想用这个事实来检查我的高斯功率谱的IFFT是合理的,因为它产生了一个以高斯方式有效分布的数据数组。现在,为了恢复解析相关函数(这是功率谱的逆傅立叶变换),IFFT必须乘以因子2*pi*N,其中N是阵列的维数。有人能解释一下原因吗?
这是一段代码,它首先用高斯功率谱填充数组,然后进行功率谱的IFFT。
power_spectrum_k = np.zeros(n, float)
for k in range(1, int(n/2+1)):
power_spectrum_k[k] = math.exp(-(2*math.pi*k*s
我有一个二进制音分类器。我有一个特征集,是从大小为48的音频中提取出来的。我有一个模型(多层神经网络),它在测试和验证集上的准确率约为90%。(没有标准化或标准化)
我看到,特性值主要围绕着-10 +10。但也有某些特征,平均值为4000。看到特性中的不成比例值,我认为一些特性缩放可能会改进一些东西。因此,使用scikit学习工具,我尝试了以下几种方法:
- Simply removing the means from features
- Normalizer
- Min max scaler
- Robust Scaler
所有这些都使我的准确度下降到~ %50!(
好吧,这里有很多问题,还有谷歌上的大量阅读材料,但我不知怎么搞不明白。我想得到一段演讲的基本频率。基本步骤应该是:
取加窗信号的FFT
将FFT从直角坐标转换为极坐标(这样就可以得到震级)
丢弃相位信息
取正方形,然后是每个大小的垃圾桶的天然原木。
采取另一个FFT (或一些来源说,采取逆fft?)
下面是我如何在AS3中实现这一点:
var signal:Vector.<Number> = my1024PointSignal; // an audio signal 1024 samples long
var imx:Vector.<Number&
现在,我正在使用Box-Muller方法在python中生成1024个高斯随机数。我应该绘制功率谱,并看到高斯曲线。我的代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def fast_fourier_transform(y):
'''Return the fast Fourier transform of y.'''
Y = np.fft.fft(y)
f = np.fft.fftfreq(len(y),1.0/1024)
return f,Y
我们需要测试应用程序。我们使用的是,它使用ChromeDriver和 (Selenium2.0bindingforNodeJS)。
问题:我们的应用程序从打开的开发工具窗口开始,而不是主应用程序窗口。Webdriver连接到dev tools窗口,而不是主窗口。我们无法切换到主窗口。
示例代码:
var app = new Application({
path: cfg.pathToElectron,
args: [cfg.pathToSA]
});
app.start().then(function(){
app.client // <- this is de
我在做实验作业时遇到了一个问题,不知道如何实现:
用fft2对灰度图像进行傅立叶变换,然后计算功率谱。这是我到目前为止的代码:
>> Pc = imread('pckint.jpg');
>> whos Pc;
Name Size Bytes Class Attributes
Pc 256x256 65536 uint8
>> imshow(Pc);
>> result = fft2(Pc);
我的问题来自于