我是一个新的脑电信号处理,我正在尝试实现一个功能,计算私营部门司的特点使用Python。
此函数的输入是一个名为“试验”的NumPy 3d数组,其大小(240,2047,16)包含以下形式的脑电数据:(试验x时间x通道)
我需要提取PSD的特点,为整个试验,为每个通道,并返回一个数组的所有结果。
Fs为512 is
到目前为止,这是我的代码:
from scipy import signal
def PSD(trials):
psd = []
fs = 512.
for i in range(len(trials)):
for j in ra
我正在尝试在python中执行傅立叶变换。我想知道如何将从Fourier transformation获取的noise存储为variable
Python代码:
import numpy as np
# Create a simple signal with two frequencies
dt = 0.001
t = np.arange(0,1,dt)
f = np.sin(2*np.pi*50*t) + np.sin(2*np.pi*120*t) # Sum of 2 frequencies
f_clean = f
noise = 2.5*np.random.randn(len(t))
我有一个问题,如何保存文件后,我转换他们从psd到jpg使用python。因为我想检查每个文件,所以我使用了os.walk函数。这是我的代码。当我运行这个的时候,我得到了这个错误。
FileNotFoundError: Errno 2没有这样的文件或目录:'test02.psd‘
我想要保存文件的文件夹与python文件属于同一类别。但是psd文件在某个子文件夹中。
我怎么才能克服这一切呢?
from PIL import Image
import os
for path, dir, files in os.walk('.'):
for file in fi
我有一个PowerShell脚本,它读取内容如下的register.psd1文件。
@{
# Building Zig compiler
zig = @{
name = "zig"
path = ./python/buildzig.py
language = "Python"
os = "all"
}
# Building Windows Terminal for Windows 10.
windowsterminal = @{
如何使用Python加密数据?
就像数据是Hello, I am a coder!一样
如果密码是123AAVVC
然后如何将Hello, I am a coder加密为不可读字符(如0000 0000 0101 0101 )
并且只有在密码为"123AAVVC"的情况下才被解密到"123AAVVC"。
这是我的密码:
def InputPassword():
Msg = "Enter your password: "
InputPassword = input(Msg)
return InputPassword
def
我试图在PyCharm IDE for python中安装,以便从Photoshop psd文件中读取元数据。
我的代码是:
import PIL
from libxmp.utils import file_to_dict
from libxmp import consts
from psd_tools import PSDImage
if __name__ == '__main__':
print('Hello')
I已在PyCharm中安装了以下软件包: ExifRead Pillow PyBundle brew docopt packbits p
我正在尝试构建一个文件查找器,就extensions go中列出的文件类型而言,到目前为止,我做得很好,但是,一旦我进入尝试获取*.psd文件的元数据这一具有挑战性的部分(请参阅此处###中标记为###有问题的代码开始部分),我就遇到了一条错误消息,这不是我通过简单的谷歌搜索就能解决的。
乍一看,它似乎是一个使用psd_tools.PSDImage的直截了当的例子,可惜我得到了一个错误:
raise Error("This is not a PSD or PSB file")
psd_tools.exceptions.Error: This is not a PSD or PS
我在编程方面是个新手。为了上我的课,我需要完成一个练习,对睡眠的各个阶段进行分类。代码如下:
def classify_epoch(epoch,rate):
"""
This function returns a sleep stage classification (integers: 1 for NREM
stage 1, 2 for NREM stage 2, and 3 for NREM stage 3/4) given an epoch of
EEG and a sampling rate.
""
当我管理我的脑电图数据时,mne.time_frequency.tfr_morlet (或其他两种方法)的结果是一个大约1e-7的幂阵列。当用dB = 'True‘作图时,只有当颜色比例在-150到-200之间时,才能获得良好的图形。然而,当我做psd分析时,功率大约是0-40。是什么造成了这些差异?此外,我还在matlab上用eeglab进行了时频分析,dB的色阶在-40到40之间。我不能理解其中的区别。谁能解释一下,谢谢。 The tfr of MNE-python The psd of MNE-python The tfr of eeglab(matlab)
我用curve_fit函数拟合高斯函数来估计理论功率谱密度。在这样做时,curve_fit函数总是返回初始参数(p0=1,1,1),从而告诉我拟合不起作用。我不知道问题出在哪里。我正在使用windows 11上anaconda发行版的python3.9(Spyder5.1.5)。
下面是我的代码。谁能告诉我问题是什么,我该怎么解决?
在图上,蓝色的图是我实验的PSD,橙色的是适合的结果。
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
imp
我需要用Python从.tiff医学图像中计算傅立叶系数。代码会产生一个内存错误:
for filename in glob.iglob ('*.tif'):
imgfourier = scipy.misc.imread (filename, flatten = True)
image = numpy.array([imgfourier])#make an array
# Take the fourier transform of the image.
F1 = fftpack.fft2(image)
我想将图像处理后的数值结果输出到.xls文件中,一行正好是水平单元格,请问有谁能建议使用哪个Python模块和添加什么代码?换句话说,如何排列数组中的数字,并将它们精确地水平放置在Excel单元格中?
Code fragment:
def fouriertransform(self): #function for FT computation
for filename in glob.iglob ('*.tif'):
imgfourier = mahotas.imread (filename) #read the image
arrayfouri