信号的单位方差归一化(EMG)
信号的单位方差归一化（EMG）是一种常见的信号处理技术，用于将信号的方差调整为单位方差。这种技术在许多领域都有应用，特别是在生物医学信号处理中，如肌电图（EMG）信号的处理。
基础概念
单位方差归一化是指将信号的每个样本值除以其标准差，从而使处理后的信号具有单位方差。这个过程可以消除信号幅度的影响，使得不同信号之间的比较更加公平。
优势
- 消除幅度影响：使得不同幅度的信号可以进行有效的比较和分析。
- 标准化处理：便于后续的数据分析和处理，特别是在机器学习和深度学习中。
- 提高算法性能：许多算法对输入数据的方差敏感，归一化可以提高算法的性能和稳定性。
类型
单位方差归一化主要有两种类型：
- 全局归一化：对整个信号进行归一化处理。
- 局部归一化：对信号的每个局部窗口进行归一化处理。
应用场景
- 生物医学信号处理：如肌电图（EMG）信号的处理，用于肌肉活动的分析和诊断。
- 音频信号处理：用于语音识别和音频分类。
- 图像处理：用于图像特征的提取和比较。
- 机器学习和深度学习：作为数据预处理步骤，提高模型的性能。
可能遇到的问题及解决方法
- 信号中存在零值或极小值：在进行归一化时，如果信号中存在零值或极小值，会导致分母为零或接近零，从而引发数值不稳定。可以通过添加一个小的常数（如1e-6）到分母来解决这个问题。
- 信号中存在零值或极小值：在进行归一化时，如果信号中存在零值或极小值，会导致分母为零或接近零，从而引发数值不稳定。可以通过添加一个小的常数（如1e-6）到分母来解决这个问题。
- 信号长度不一致：在处理多个信号时，如果信号长度不一致，无法直接进行归一化。可以通过截断或填充的方式使信号长度一致。
- 信号长度不一致：在处理多个信号时，如果信号长度不一致，无法直接进行归一化。可以通过截断或填充的方式使信号长度一致。
- 归一化后的信号范围问题：归一化后的信号范围可能会超出预期范围，可以通过进一步缩放到特定范围（如[0, 1]）来解决。
- 归一化后的信号范围问题：归一化后的信号范围可能会超出预期范围，可以通过进一步缩放到特定范围（如[0, 1]）来解决。
参考链接
通过以上方法，可以有效地进行信号的单位方差归一化处理，并解决在实际应用中可能遇到的问题。
相关·内容
1回答
我有两个音频信号，我想放大，以便收集和比较他们的信息。我希望两者都被定义在-1和1之间，而不改变它们的原始形状。
我已经尝试过这个了，但在我的情况下似乎不起作用。
我的值定义如下：
[y1,fs1] = audioread(myfile1);
[y2,fs2] = audioread(myfile2);
以下是我的信号：
有什么想法吗？
浏览 0提问于2016-05-31得票数 0
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噪声(“高斯”)基本方程的澄清
、、、、
在MATLAB的imnoise()函数中，当噪声类型为“散斑”时，文档清楚地说明它是乘性噪声，并说明了基本方程。
J=无噪声( I，‘散斑’，v)用方程J = I+n*I向图像I中添加乘性噪声，其中n是均匀分布的随机噪声，均值为0，方差为v，默认值为0.04。
然而，对于高斯选择，没有提供这样的方程。还有一个单独的类型叫做'localvar‘。因此，当使用imnoise(I, gaussian, mean_noise, variance_noise)时，方程式应该是
J(x，y) = I(x，y) + g(mean_noise，sqrt((Variance_noise)
浏览 0提问于2013-10-14得票数 1
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3回答
我正在用C++编写一个程序，但使用的数据涉及互相关。我知道，当我对2组数据进行相关时，它给出了一个单独的相关系数数，表示它们是否相关。但是我想在数据系列上使用互相关。当我在Matlab上运行互相关时，它给了我大量的数据，当绘制这个图时，它看起来像一个三角形.我知道相关应该在+/- 1之间，但是三角形尖端的数据并没有同时上升等等。我是否混淆了互相关给我的是什么，或者互相关给我的数据实际上是每个点s(t)，p(t)的相关系数？如有任何帮助澄清，我们将不胜感激。
编辑1(声子响应后)
我的主要问题是:当我交叉关联两个数据序列时得到的数据是每个点的相关系数。例如，(0,10)和(0,8)；我得到的数据
浏览 9提问于2011-06-08得票数 1
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我想用拉普拉斯算子检测模糊图像。这是我使用的代码：
bool checkforblur(Mat img)
{
bool is_blur = 0;
Mat gray,laplacianImage;
Scalar mean, stddev, mean1, stddev1;
double variance1,variance2,threshold;
cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);
Laplacian(gray, laplacianImage, CV_64F);
meanStdDev(laplacianIma
浏览 0提问于2017-12-12得票数 0
在CNN模型中，批处理标准化是否取代了“layers.experimental.preprocessing.Rescaling”？或者，我们应该首先规范数据，然后在CNN模型中使用BN。
浏览 8提问于2022-01-12得票数 2
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我有一些不同长度的信号，它们要在一段距离上传播。我有一个时变增益(TVG)函数，它补偿传播范围内的传输损耗。我正在调查这些信号的信噪比，当应用TVG时，在不同的范围。例如，在10m、50m等位置。被建模的噪声是白噪声，它的协方差矩阵就是单位(I)矩阵。
虽然考虑了TVG，但我知道这个增益将应用于信号(不同长度的信号)和噪声(白噪声)在各自的范围内，然后我们计算它们的功率和期望值(噪声)，然后计算比率。
我使用的是维基百科网站给出的简单的SNR公式，链接如下。
SNR = s^H R_{vv} s
其中s是信号向量，R_{vv}是噪声协方差矩阵。
如何将此TVG与此公式中的信号和噪声协方差矩阵
浏览 1提问于2018-03-29得票数 0
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在深度学习中，批量归一化通常是首选的，它规范了每个层中激活函数的输出(因为来自成本函数的输出取决于输入)。
相反，如果训练集在通过层之前被规范化，这是否解决了同样的问题？
浏览 0提问于2021-06-25得票数 6
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我正在使用sklearn's GradientBoostingClassifier构建一个分类模型。对于相同的模型，我尝试了不同的预处理技术:对相同的数据执行StandarScaler, Scale, and Normalizer，但每次得到的f1_scores都不同。对于StandardScaler，它对于Normalizer是最高和最低的。为甚麽呢？有没有其他技术可以让我得到更高的分数？
浏览 0提问于2020-07-10得票数 0
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我使用架构来实现图像检测应用。尽管大多数示例将图像强度归一化为0,1范围。但这看起来并不好，因为输入的平均值不是零。这不是白化输入。有没有可以使用-0.5,0.5输入范围的试验？
浏览 0提问于2016-01-06得票数 0
如下所示，我的任务是使用AR建模来消除噪声信号中的伪影。假设我在原始数据中有心电图或肌电图。在IEEE上，我发现这是可能的，通过小波变换，巴特沃斯滤波器或经验模式分解。
原始EMG：
我和自回归模型到底有什么关系？据我所知，它现在被用来预测数据。
浏览 3提问于2021-03-25得票数 2
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我正在尝试使用音频记录类而不是getMaxAmplitude()函数来开发一个android应用程序(声音计)。
我按照这个链接做了：
关于这个代码，我有几个问题：
如何计算calculatePowerDb()函数中的幂？我们为什么要做这些样本的平方和？换句话说，这个等式“幂=(平方和*和/样本)/样本”代表什么？
输出值“返回Math.log10 (power ) * 10f + value”是两种电源( power leve/ref_power)之间的区别吗？
事实上，我不明白这个功能：
public final static double calculatePowerD
浏览 3提问于2014-05-20得票数 1
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我正在做一些工作，比较一段时间内一些气体浓度的插值fft法，其中一些气体的采样不均匀，与相同数据的隆布-斯卡格尔周期图进行比较。我是用ppb的fft函数来计算傅里叶变换，然后把它的模数平方，给出我相信的功率谱密度，单位为十亿分之一(Ppb)平方。
我可以得到隆布-斯卡格尔图几乎与FFT匹配，但从没有相同的幅度，FFT功率谱密度总是更高，尽管我认为隆布-斯卡格尔功率是功率谱密度。现在我使用的lomb代码：，规范了数据集的平均值，并将数据的方差除以数据的2倍，因此我已经以相同的方式对FFT数据进行了规范化，但量值仍然不匹配。
因此，我做了更多的研究，发现规范化的隆布-斯卡格尔权力可能是不统一的，因
浏览 0提问于2013-02-18得票数 2
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我刚开始分析EMG数据，希望得到一些仔细解释的帮助。
我想对我的EMG数据(50 the采样率)产生一个平滑的线性包络信号，就像本文中发表的那样：。
我的最终目标是能够分析肌电活动(输出)与从上游神经元激发的动作电位(假定输入)之间的关系。
虽然本文列出了相当清楚的过滤方法，但我不明白它们意味着什么，也不明白如何在matlab中执行它们，这是我可以使用的分析工具。
在我到目前为止编写的代码中，我可以对数据进行dc偏移和纠正：
x = EMGtime_data
y = EMGvoltage_data
%dc offset
y2=detrend(y)
% Rectification of the
浏览 0提问于2019-02-09得票数 0
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我想进行一个方差分析来识别差异表达的基因。在寻找差异表达的基因之前，我应该使用分位数归一化或中位数绝对偏差来缩放数据，还是应该直接对通过RMA获得的数据应用方差分析？
提前谢谢你
浏览 3提问于2011-03-02得票数 1
Python中有没有什么包可以进行数据转换:缩放、居中和Box-Cox转换，以消除数据的不对称性？在R中，这可以使用caret包来完成：
set.seed(1)
predictors = data.frame(x1 = rnorm(1000,
mean = 5,
sd = 2),
x2 = rexp(1000,
rate=10))
requ
浏览 1提问于2015-11-27得票数 6
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我有一个时间序列数据，我想要平滑使用Savitzgy Golay过滤器。根据resaerch的说法：
窗口大小应为n+2，其中n个->多面体。我对我的数据进行了这样的平滑处理，但我没有看到信号的结果。我选错窗户了吗？
我的数据是带有(50858, 2)形状的t和emg列的EMG信号，其中emg是要去噪的值。这是它的头。
过滤器实现：
Y= data.iloc[:,1].values
Y_filtered= savgol_filter(Y, window_length = 5, polyorder = 3)并绘制它：
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(Y
浏览 3提问于2021-04-08得票数 1
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我使用频谱图在IEMOCAP中运行了一个情绪分类模型。
我有4个情感课和大约8900个样本。
我的模型如下：
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(100,150,3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling
浏览 0提问于2020-10-06得票数 1
我正致力于一个项目，试图识别一些动作/姿势，用于使用的康复治疗。
我有三个问题：
哪个是EMG Raw Data返回的最大值和最小值？
你如何解释EMG Raw Data？
EMG Raw Data返回的最小值是一个放松的肌肉，最大值是一个完全收缩的肌肉？
PS1：
PS2.：对我来说最重要的是学习如何解释EMG Raw Data。用一些说教的样本。我想做我自己的手势。
浏览 7提问于2015-12-11得票数 3
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我正在尝试执行一些迁移学习，其中我必须冻结我的相关模型的前几层，并且只使用不同的数据集对最后几层进行微调。
我知道，如果我们没有冻结任何东西，我们只需在训练期间将is_training设置为True，在测试期间将is_training设置为false。但是现在我想知道如果我从is_training为真的可训练变量中排除冻结层，批处理规范的行为会是什么样子。
为了冻结图层"A"，"B“和"C"，我做了这样的事情：
tvars = tf.contrib.framework.filter_variables(tf.trainable_variables(),
浏览 20提问于2020-03-03得票数 0
我对40个变量执行PCA，并保持所有组件的最小值。特征值为1(总共有5个分量)- STATA给出了以下输出：
>pca *all variables*, mineigen(1)
Component | Eigenvalue Difference Proportion Cumulative
-------------+------------------------------------------------------------
Comp1 | 29.0991 26.3849
浏览 1提问于2015-09-11得票数 0
我是Matlab的初学者。我有一个问题，为什么下面的相关性out_cor(m)不接近于零？我的理解有什么问题吗:随机噪声信号与确定的信号没有相关性，即使N非常大。谢谢你的帮助。向jeff致敬
N=1024*4;
f0=1e3;
fs=64*f0;
n=1:N;x=0.01*randn(1,N);
y=sin(2*pi*f0*n/fs);
figure(1)
plot(n,x,n,y);
out_cor=xcorr(x-mean(x),y);
figure(2)
plot(out_cor);
浏览 4提问于2015-09-26得票数 2
我从我正在使用的数据集中的一个tweet列表上转换了一个TF-以色列国防军矩阵。我有一个管道，我启动一个StandardScalar，然后用线性核和自动伽玛作为分类器算法。
几乎和示例部分中的这里一样。使用流水线，分类器得到87 f1的分数。没有烟斗，它的分数是令人沮丧的53。
为什么会这样呢？
我以为TF-以色列国防军的数值已经两倍正常化了，那么标准标量不应该因为它只是再次执行正常化而没有作用吗？
浏览 0提问于2021-01-11得票数 1
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首先，我对虹膜数据集使用正态logistic回归，它得到了0.977的准确率，第二次对数据集进行预处理时，我得到了0.955的准确率。为甚麽呢？
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import sklearn.metrics as metrics
logreg= LogisticRegression()
xtrain, xtest, ytrain, ytest= train_test_split(x,y, test_size= 0.3, random_state= 1)
logreg.fit(xtrain, ytrain)
浏览 1提问于2020-04-20得票数 0
在学习批归一化时，我在想为什么我们不能用适当的激活函数来解决“梯度尺度问题”呢？
就像我们不能延迟和扩展激活函数，而不是缩放整个数据集，并确保通过它保持方差吗？
浏览 0提问于2018-03-02得票数 7
2回答
我正在用matlab手工计算协方差(不使用cov函数)。无论如何，我对为什么以及何时按N或N-1进行归一化感到困惑。我得到了2x400的样本数据。因此，有两个变量和400个样本。谁能解释一下，什么时候某种标准化是合适的，或者是稍微主观的？谢谢
浏览 0提问于2014-02-05得票数 2
1回答
Model返回NAN值
、、、
我试图构建一个具有4个输入节点/特征和一个输出特征(0/1)的神经网络。我编写了这段代码，它可以运行，但在训练过程中，模型返回NaN。我也进行了调试，在通过模型之前，权重和偏差都是正常的。
根据我到目前为止的搜索，这可能是我传递数据的方式的问题。我的输入数据是：tensor([[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 1.5340e+00], [1.5000e+01, 1.0000e-01, 2.4210e+00, 3.0000e+01], [3.0000e+00, 2.2000e-01, 2.2000e-01, 4.5000e+
浏览 13提问于2019-03-10得票数 0
我正在尝试运行一个while循环，直到在终端上按下enter，但据我所知，该循环在cin.get()处停止，直到接收到某些东西。有没有办法使来自终端的输入成为可选的并重新运行while循环？这是代码中的循环，如果我去掉cin.get()部分，它工作得很好，我就是不能停止它。
while (true) {
// In each iteration of our main loop, we run the Myo event loop for a set number of milliseconds.
hub.run(1);
//
浏览 0提问于2016-12-04得票数 3
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所以我刚开始用python做统计/机器学习，我用线性代数计算协方差矩阵。
例如：
import sklearn.preprocessing as pre
import pandas as pd
import numpy as np
cols = ['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'classification']
iris = pd.read_csv('data/iris.data', names=cols
浏览 2提问于2020-03-16得票数 1
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1回答
“零均值和单位方差”是什么?如何计算和规范R中的单列文件？我还想将规范化的值划分为两个类：
归一化值至少高于平均值0.5标准差(SD)
归一化值至少低于平均值0.5标准差(SD)
谢谢
浏览 2提问于2016-06-09得票数 5
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1回答
我有一个EMG信号，想要得到在定义的频率空间中振幅的平均值。我试着做FFT，但是我得不到一个有振幅和频率的向量。我是Matlab的新手-请帮助我。
浏览 0提问于2013-12-10得票数 0
我想知道KMeans是否会在进行聚类之前自动归一化特征。似乎没有提供请求规范化的输入的选项。
浏览 2提问于2013-11-17得票数 14
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我正在尝试对图像进行情感分析。我有4节课--很好笑，不好笑。我尝试了像VGG16/19 densenet201这样的预训练模型，但我的模型过于拟合，训练准确率超过95%，测试精度约为30 %。有人能给我建议吗?我还能尝试什么？训练图像- 6K
浏览 0提问于2020-03-02得票数 0
1回答
如何在水的分割中取得更好的效果？
、、、、
这是我的第一个电脑视觉项目，我还在了解基本知识。我使用来自kaggle的水分割数据集，并尝试用1888张图像训练模型。我想要执行语义分割，从图像中分割水的部分。我使用的模型是U-net架构。该模型在测试图像上表现良好，我得到了一些不错的结果，但是当我试图得到新图像的预测时，结果是非常糟糕的。我试过不同的预科模特，但他们表现更差。模型结构如下代码，输出图像也附在下面。有没有人知道更好的方法或者我在这里做错了什么？
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampl
浏览 6提问于2022-09-15得票数 1
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我是MATLAB的新手，我正在尝试用MATLAB建立一个声音变形系统。
所以我想知道如何使用MATLAB将信号归一化为零均值和单位方差？
浏览 3提问于2012-01-04得票数 46
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2回答
在许多教程/博客中，我看到了np.fft.fft(signal)的输出除以示例点数N。
我理解，在某些实现中，转换是通过某些因素(如乘N )进行缩放/规范化的。但是，我只是读取文档，默认情况下，fft.fft()的输出是不缩放的。然而，我仍然看到输出除以N随处可见。
为什么会这样？
我注意到，通过缩放1/N的输出，我可以得到正确的波形信号的振幅。因此，这显然是必要的，但我想了解与缩放输出相比，纯输出是什么。
浏览 0提问于2020-08-02得票数 1
1回答
我目前正在研究一种在线机器学习算法，我需要确保输入向量中的每个特征在样本中的均值为0，方差为1。我认为，当你事先拥有所有的样本时，如何做到这一点是微不足道的，但在线学习不是这样的。有没有人知道如何对一个新的给定向量进行归一化，使之前样本(+新样本)上的每个特征都有0均值和1方差？这有可能吗？
谢谢
浏览 1提问于2016-02-18得票数 1
1回答
我正在尝试使用高斯函数对信号进行滤波。
这是我想出来的代码。
clear all
x = -1:0.001:1;
y = sin(2*pi*x/0.4) + sin(2*pi*x/0.1);
yh = fft(y);
plot(abs(yh))
del = 0.1;
g = (6/(pi*del^2))^0.5*exp(-6*x.^2./del^2);
gh = fft(g);
yfilter = ifft(2*pi*yh.*gh);
plot(x,y)
hold on
plot(x,yfilter);
然而，当我这样做时，滤波信号的振幅会放大。这是正常的吗？如果不是，我做错了什么？
浏览 0提问于2021-02-20得票数 0
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我有一个向量a
a = [86 100 41 93 75 61 76 92 88 97]
我想自己计算std和mean：
>> mean(a)
ans =
80.9000
>> std(a)^2
ans =
335.2111
但是当我这样做的时候，我得到了错误的方差：
>> avg = mean(a)
avg =
80.9000
>> var = sum(a.^2)/length(a) - avg^2
var =
301.6900
我在这里错过了什么？
为什么是sum(a.^2)/length(a) - a
浏览 8提问于2013-08-09得票数 7
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1回答
对于懂得特征向量和特征值定义的本科生来说，
A v = \lambda v \;,
为什么协方差(或相关)矩阵的特征向量对应于最大拉伸轴，背后的直觉是什么？为什么这个矩阵会导致(例如)数据中最大扩展方向对应的最大特征向量？
浏览 0提问于2019-10-22得票数 5
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sklearn.preprocessing模块中的标准缩放器和规范器有什么不同？两个人不是做同样的事情吗？也就是说，使用偏差去除均值和刻度？
浏览 2提问于2016-08-24得票数 38
1回答
同时使用批发量和辍学率？
、、、
我对术语"Dropout“和"BatchNorm”之间的关系有点困惑。据我所知，
辍学是一种正则化技术，仅在训练过程中使用。
BatchNorm是一种用于加速训练速度、提高训练精度、提高训练精度的技术。但是我也看到了一些关于BatchNorm正则化技术的相互矛盾的观点？
那么，有谁能，请回答一些问题：
BatchNorm正则化技术是什么？为什么？
我们应该只在训练过程中使用BatchNorm吗？为什么？
我们能同时使用Dropout和BatchNorm吗？如果可以的话，按什么顺序？
浏览 0提问于2021-06-03得票数 1
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1回答
我有熊猫数据，我正在用这个做一些回归分析。我使用以下方法将数据规范化：
working_df = df.div(np.sqrt(np.sum(np.power(df.values, 2), axis=1)), axis=0)
此Dataframe包含35列作为特性，因此我选择dataset如下：
X = working_df.iloc[:, 0:35]
y = target_df['target_property']
然后我用Sklearn来做火车测试分裂：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sk
浏览 2提问于2019-06-13得票数 0
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我正在尝试绘制包含二维动力学分布的模拟的概率分布函数。我的结果应该是一个指数衰减的函数，我要求它被归一化。为了获得它，我使用我的列表(X)并使用
`plt.hist(X, bins= 100, density= 'True')`
我正在获取的图表如下：
根据方程EXP(-x/c)，对于x= 0，y轴应该在1。有人能帮帮我吗？
浏览 34提问于2021-06-06得票数 0
在论坛上阅读了关于批处理规范及其各种描述的研究论文之后，我仍然不清楚基本计算是如何执行的。我问题的核心是:向量相对于它所属的集合是规范化的；因此，我们可以使用从训练集中选择的批处理来规范输入到第一层的向量。下一层的每个输入向量都需要对它所属的集合进行规范化，但是我们如何获得该集合呢？
更准确地说，让
N =批大小；Bi=一组向量(j =1.n)，其归一化值将输入到网络的第一层；BN=批规范化的 Bi) =j-第四向量的归一化版本，关于集合Bi.
B_n(X1j，B1)，j=1.n，可以计算，因为我们知道B1。它们是第一层的输入。
我们需要BN(X2j，B2)，j= 1..n，输入到第二层，但是
浏览 1提问于2021-08-20得票数 0
1回答
例如，
T = array([0,1,1,1,0,0,1,0,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,0,0,1,0,1,1,1,0,0,1,0,1,1,0,0,0,1,0,1,1,1,0,0,1])
( T几乎重复数组()6次)
我说这几乎是因为它并不完美。我有数十万双值时间序列，长度在500到50,000之间。我想知道最快的方法来检测数据中的周期。周期可以是局部的，例如，在信号的第一季度是一致的，而不是其他的。
浏览 0提问于2022-11-09得票数 1
我使用python的三个函数来计算相同输入的协方差，但输出却截然不同。有没有人有经验，知道哪一个效果最好？(有什么不同？)
我使用的函数是
sklearn.covariance.empirical_covariance(.)
MinCovDet().fit(.)
np.cov(.)
任何洞察力都是值得欣赏的。
sklearn.covariance.empirical_covariance(.)给了我一个简单的
cov = (1/N) * M.transpose * M
浏览 4提问于2019-03-27得票数 1
我有一个3X3矩阵
S_2 =
0.0001 -0.0004 0.0001
-0.0004 0.0029 -0.0002
0.0001 -0.0002 0.0003
当我应用R，s= corrcov(S_2)时，它返回一个在s中具有标准差σ的向量
R =
1.0000 -0.7834 0.3187
-0.7834 1.0000 -0.2631
0.3187 -0.2631 1.0000
s =
0.0099
0.0538
0.0163
corrcov执行什么
浏览 0提问于2013-04-14得票数 0
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2回答
我正在尝试测试PyTorch的层规范化功能。
但是我不知道为什么b[0]和result在这里有不同的值
我做错什么了吗？
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
a = torch.randn(1, 5)
m = nn.LayerNorm(a.size()[1:], elementwise_affine= False)
b = m(a)
结果：
input: a[0] = tensor([-1.3549, 0.3857, 0.1110, -0.8456, 0.1486])
output: b[0] = tensor(
浏览 8提问于2021-02-20得票数 1
我正在尝试实现一个巴特沃斯带通滤波器，以便在Python (我是新手)中实现wav文件。我现在得到的代码如下所示
import wave
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal
from scipy.signal import filtfilt
# open the audio file and extract some information
spf = wave.open('clip.wav','r')
(nChannels, sampWidth, samp
浏览 8提问于2016-12-24得票数 3
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