我使用下面的代码从短时傅立叶变换得到频率、时间和功率参数。我正在寻找一种方法，可以将该图像导出为灰度2D NumPy矩阵，而无需实际绘制它。另一种方法是保存绘图并将其加载为NumPy数组，然后将其转换为灰度图像，但这将耗费大量计算时间。我正在寻找一种简洁而有效的方法来导出2D矩阵。
浏览 18提问于2021-04-22得票数 1
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我正在尝试实现FFT，我对代码等也没什么意见，但是事情的一般顺序让我很困惑。我得到的结果接近我的输入频率，但它们始终被一些我无法计算的因素所抵消，即440 my总是407 my，430 my总是420 my。让我困惑的主要部分是最初的重叠，因为我一直在看一些开源的FFT代码，而这部分我永远也搞不清楚到
浏览 4提问于2014-04-29得票数 3
我在3D数组上做2D快速傅立叶变换时遇到了问题。它们具有数学性质和“理解python/numpy”的性质。我想展示经度上carbon_f
浏览 0提问于2011-11-08得票数 7
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我正在尝试用python编写一个离散傅立叶变换函数，它将以数组的形式给出信号的能量谱密度(然后我将以图形形式输出)。我正在使用矩阵乘法来做这件事。我的代码似乎适用于一小部分数据，但处理起来需要很长时间；对于较大的数据集，例如wav文件，它永远不会完成任务。该函数当前为：import numpy as np
import m
浏览 8提问于2017-12-06得票数 3
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我已经编写了一段python代码来获取2D信号并对其进行快速傅立叶变换，现在我想提取与快速傅立叶变换相关的频率。np.fft.fftfreq失败，并给出错误
File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/numpy/fft/helper.py", line 153, in fftfreqass
浏览 0提问于2013-01-29得票数 5
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因此，我们的想法是:您可以使用短时傅立叶变换(stft)从音频文件生成光谱图。然后一些人产生了一种叫做“二进制掩码”的东西来产生不同的音频。去除背景噪音等)从逆阶梯上。以下是我所理解的：
stft是应用于音频文件的一个简单的方程，它生成的信息可以很容易地显示在谱图上。通过取stft矩阵的逆，并将其乘以相同大小的矩阵(二进制矩阵)
浏览 0提问于2018-08-02得票数 0
似乎我的问题的答案是相当明显的，但不幸的是，我无法弄清楚，请帮帮我！然后结果显示了转换矩阵以及其他内容。
浏览 0提问于2014-02-05得票数 2
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三维矩阵透视变换
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用Python编写的算法似乎工作得相当好，但是输出是倾斜的，有点球形，所以我怀疑我需要从DTM中消除透视失真和桶形。 cam_matrix = numpy.matrix([[246.00559,0.00000,169.87374],[0.00000,247.37317,132.21396, 0.00000])
如何应用透视变换并从这个<e
浏览 2提问于2014-03-04得票数 3
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所以我目前正在开发一个Python程序，它基本上是通过某种算法来计算给定无向图中节点的位移。我的输出由一个numpy ndarray形式的邻接矩阵和另一个保存每个节点坐标(2D)的numpy ndarray组成。
我一直在寻找绘制结果图的方法，偶然发现了igraph和NetworkX。我还没有使用它们，但我知道它们可以将邻接矩阵转换为图形，在这种情况下，我不会使用
浏览 3提问于2012-06-04得票数 3
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如何有效地生成和连接光谱图
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我正在处理一个与信号处理有关的问题。我有>2000个脑电信号的数据集.每个脑电信号用二维Numpy阵列(19 x 30000)表示。数组的每一行都是信号的通道之一。我要做的是找到这些单独的通道(行)上的光谱图，并将它们垂直连接起来。这是我迄今编写的代码。base = cv2.vconcat(images)
cv2.imwrite('class_1_sp/'+filename[:-4]+'.
浏览 2提问于2021-04-03得票数 0
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当我试图找到一种方法来优化一个巨大的2D矩阵的创建和打印时，我决定尝试NumPy。但是，对我来说不幸的是，使用这个库反而会使情况变得更糟。我的目标是创建一个矩阵，用它的索引填充字符串。如下所示(其中n是矩阵的大小)：当我<em
浏览 10提问于2022-05-25得票数 0
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我已经将我在matlab中创建的图像与我在matlab中定义的2D高斯函数进行了卷积，现在我正在尝试对生成的矩阵进行反卷积，看看是否可以使用fft2和ifft2命令重新获得2D高斯函数。然而，我得到的矩阵是不正确的(据我所知)。%根据我的卷积知识，该算法在傅立叶空间中作为乘法器工作，因此，通过将我的输出(卷积图像)的傅里叶变换除
浏览 3提问于2013-10-03得票数 5
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我正在使用Python，试图从一个.mat文件中提取一个距离矩阵。它以字典"dists“的形式出现，如下所示 print(dists) ?1 我想以数组的形式获取矩阵:我尝试提取值(Python允许将其转换为数组)，但不能只提取数组，因为它显示它是0维的。2 它看起来像是表单的0维数组([ ..。 ]) )。如何提取2D矩阵？ 我
浏览 45提问于2021-03-02得票数 0
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实时执行FFT
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我想要实时地做音频信号的FFT，这意味着当人在麦克风中说话的时候。我会获取数据(我会用portaudio来做这件事，如果用wavein会更容易，我会很乐意使用它--如果你能告诉我怎么做的话)。接下来我使用FFTW库-我知道如何执行1D，2D (实数和复数) FFT，但我不太确定如何做，因为我必须做3D FFT来获得频率，振幅(这将决定颜色梯度)和时间。
浏览 0提问于2011-07-12得票数 13
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我正在尝试计算和绘制随机信号的功率谱密度(PSD)。在读取np.fft.fft的时，它提到如果A = fft(a)，那么np.abs(A)就是它的振幅谱，np.abs(A)**2就是它的功率谱。我的问题是，它是否考虑到了必要的除法(在Matlab中通常必须这样做)，等等，以适当地缩放它？例如，如果x是，我的原始信号是V(伏特)，我这样做：X = np.abs(X) #is that in Volts/Hz too
浏览 0提问于2014-05-11得票数 3
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使用python/numpy，我想创建一个2D矩阵M，其组件是：我知道我可以用一堆for循环来完成这个任务，但是是否有更好的方法通过使用numpy (而不是for循环)来完成这个任务呢？我就是这样做的，结果给了我一个值错误。:fin, start:fin)--
(编辑)让我以矩阵的具体形式为例: M_{i，j} =
浏览 4提问于2020-01-07得票数 0
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我需要在android中创建一个项目，从麦克风获得输入，并对它正在录制的内容进行分类。为此，我使用python语言和Google Colab中的keras创建并训练了一个卷积神经网络模型。获取数据集的方法如下:使用UrbanSound8k数据集，读取.wav文件(使用Python中的soundfile库)，并将它们存储在numpy数组中。然后我做了一些处理，并将每个numpy数组(对应于每个声音文件)转换为2D特征<
浏览 29提问于2021-06-20得票数 0
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亲爱的各位，我想用一个35x35的内核做一个卷积。有什么建议吗？或者opencv中已经存在的任何我可以使用的方法？因为现在cvfilter2d只能支持10x10内核。
浏览 1提问于2010-10-02得票数 0
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