如果你像我一样，试着理解mel的光谱图并不是一件容易的事。你读了一篇文章，却被引出了另一篇，又一篇，又一篇，没完没了。我希望这篇简短的文章能澄清一些困惑，并从头解释mel的光谱图。 ?...我将在示例音频的窗口片段中使用此算法。...FFT是在信号的重叠窗口部分上计算的，我们得到了所谓的频谱图。哇！需要接受很多东西。这里有很多事情要做。良好的视觉效果是必须的。 ? 您可以将频谱图视为一堆相互堆叠的FFT。...Mel谱图 mel谱图是频率转换为mel标度的谱图。使用python的librosa音频处理库它只需要几行代码就可以实现。...好吧，虽然不尽然，但是我希望这篇文章能使你了解音频特征的处理和梅尔频谱图的原理。 作者:Leland Roberts deephub 翻译组
Python 频率分析和对数频谱 源代码 #!.../usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # __author__ = "errrolyan" # Date: 19-02-12 # Describe =...(),rate=wf.getframerate(),output=True) nframes = wf.getnframes() framerate = wf.getframerate() #读取完整的帧数据到...str_data中，这是一个string类型的数据 str_data = wf.readframes(nframes) wf.close() #将波形数据转换为数组 wave_data = numpy.fromstring...在修改shape的属性时，需使得数组的总长度不变。
傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析，简单说就是具有一定周期性的信号，因为傅里叶变换采取的是有限取样的方式，所以对于取样长度和取样对象有着一定的要求。...2、基于Python的频谱分析 将时域信号通过FFT转换为频域信号之后，将其各个频率分量的幅值绘制成图，可以很直观地观察信号的频谱。 具体分析见代码注释。...= np.sin(2*np.pi*156.25*t) + 2*np.sin(2*np.pi*234.375*t)#两个正弦波叠加，156.25HZ和234.375HZ # N点FFT进行精确频谱分析的要求是...因此N点FFT能够完美计算频谱对取样对象的要求是n*Fs/N（n*采样频率/FFT长度）， # 因此对8KHZ和512点而言，完美采样对象的周期最小要求是8000/512=15.625HZ,所以156.25...如果你放大其频谱中的两个峰值的部分的话，可以看到其值分别为： >>>xfp[10] -6.0205999132796251 >>>xfp[15] -9.6432746655328714e-16 即156.25Hz
生成分辨率为 1 Hz 的 RPM-频率图可解析这些分量。...随着发动机速度的增加或减少，振动阶次在每个时间窗内更改频率，产生更宽的频谱轨迹。由于需要更长的时间窗，这种涂抹效应对于更精细的分辨率来说更加明显。...在本例中，提高频谱分辨率会导致加速和减速阶段的涂抹伪影增加。可以生成阶次图来避免这种权衡。...使用 RPM-阶次图可视化数据 函数 rpmordermap 为阶次分析生成阶次对 RPM 的频谱图。...函数 rpmordermap 接受与 rpmfreqmap 相同的参数，并且在不带输出参数调用时还会生成交互式绘图窗口。分辨率参数现在以阶次而不是 Hz 指定，并且图的频谱轴现在是阶次而不是频率。
一.语法与参数介绍 spectrogram函数做短时傅立叶变换的频谱图。...采样率是单位时间内的采样数。如果时间单位是秒，则采样率以赫兹为单位。 二.频谱图的默认值 生成 N X = 1024 个由正弦曲线和组成的信号样本。...（1lHz=0.001） t = 0:0.001:2; x = chirp(t,100,1,200,'quadratic'); 计算并显示 x 的频谱图 将信号分成长度为 128 的部分，用汉明窗加窗。...spectrogram(x,blackman(128),60,128,1e3) ax = gca; ax.YDir = 'reverse'; 返回： 四.频谱图和瞬时频率 使用频谱图功能测量和跟踪信号的瞬时频率...指定线性调频，使其频率最初为 100 Hz，一秒后增加到 200 Hz fs = 1000; t = 0:1/fs:2-1/fs; y = chirp(t,100,1,200,'quadratic'); 使用频谱图函数中实现的短时傅立叶变换来估计跳频的频谱
昨天我们学习了正常情况下，6种SNV(C>A, C>G, C>T, T>A, T>C, T>G)突变频谱的制作，但是如果考虑到突变的上下文，就可以变成96种（如下图所示）！...这里我们可以自己小脚本来做，也可以直接使用程序，我这里还是用号称可以替代生物学工程师的强大的bedtools软件。...【直播】我的基因组 45：SNV突变(6种)频谱的制作 代码如下： perl -alne '{$tmp=$_;s/A:C/T:G/; s/A:T/T:A/; s/A:G/T:C/; s/G:A/C:T/...可视化如下，其实应该有更好的展现方式的，而且我的代码稍微有点复杂了： dat=read.table('96context.counts') colnames(dat)=c('counts','mut',...stackoverflow.com/questions/22945651/how-to-remove-space-between-axis-area-plot-in-ggplot2 如果要自己写脚本，请参考生信技能树论坛，我发的帖子
突变频谱呢，就是对含有SNV的VCF格式的文件进行一个统计。 全基因组SNP突变可以分成6类（C>A, C>G, C>T, A>C, A>G, A>T）。肯定会有人问为什么是六类？...由于测序数据既可比对到参考基因组的正链，也可比对到参考基因组的负链，当T>C类型突变出现在参考基因组正链上，A>G类型突变即在参考基因组负链的相同位置，所以将T>C和A>G划分成一类,换句话说我们只考虑正链的突变形式...一般来说，是要可视化一下的，我用R语言的ggplot来画一个呗~ dat A(G>T)','C>T(G>A)','C>G(G>C)','T>A(A>T)'...ggplot(dat,aes( x=type,y=counts))+geom_bar(stat="identity") print(p) 当然，mutation spectrum这个画图代码只能出一个最简单的条形图...画条形图请参考：http://docs.ggplot2.org/0.9.3.1/geom_bar.html ? 如果要区分染色体，可以重新考虑第1行，拿去可视化！
马拉加大学计算智能和图像分析组的研究人员设计了一种前所未有的方法，能够改善通过人工智能磁共振成像获得的大脑图像。...这个新模型利用深度学习人工神经网络，在不扭曲患者大脑结构的情况下，成功地将图像质量从低分辨率提高到高分辨率。 “深度学习是基于非常大的神经网络，所以它的学习能力，可以达到大脑的复杂性和抽象性。”...这项研究发表在科学杂志《神经计算》上，代表着一项科学技术的突破——因为该算法在更短的时间内能够产生更准确的结果，对患者有明显的好处。...专家们表示，这些结果将使医生能够以更高的准确性和清晰度来识别与大脑相关的疾病，如身体损伤、癌症或语言障碍等，因为图像细节更薄，从而避免在诊断不确定时进行额外的测试。...人工智能应用于医学的例子屡见不鲜，这是时代发展的一种必然趋势。尽管目前还有许多难点需要突破，许多难题需要克服，但明显已经初见曙光，进步的速度不快，但却肉眼可见，实实在在。
IMF分量包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信号。经验模态分解法能使非平稳数据进行平稳化处理，然后进行希尔伯特变换获得时频谱图，得到有物理意义的频率。...第一条什么意思呢，看看下面的图就明白了，它只能是下面这种情况： 这里面局部极值点有三个，而过零点有四个，相差一个是符合条件的。...在进行实验时，利用白噪声频谱均匀分布的特性，在待分析信号中加入白噪声，这样不同时间尺度的信号可以自动分离到与其相适应的参考尺度上去。 EEMD 是一种通过添加噪声进行辅助分析的方法。...EEMD 分解的流程图： EEMD 分解过程的主要步骤如下： ① 对于采集到的信号，首先加入具有正太分布的白噪声； ② 将加入白噪声后的混合信号作为一个整体，然后进行 EMD 经验模态分解...边际谱与傅里叶谱的比较 Matlab论坛cwjy 意义不同：边际谱从统计意义上表征了整组数据每个频率点的累积幅值分布，而傅里叶频谱的某一点频率上的幅值表示在整个信号里有一个含有此频率的三角函数组分。
博客的文章经常需要插入图片，如果我将文档与图片放在一起，那么图片的加载速度将会很慢，于是我使用了图床。 图床的选择有很多，笔者之前写过一篇关于免费图床的汇总，本文就来介绍下我采用的方案：NPM。...获取令牌 登录 https://npmjs.com ，点击右上角的头像，进入 Access Token。 点击页面中的 Generate New Token 获取新的令牌。...description": "Somewhere to save the file from @oCoke", "author": "YFun(@oCoke)" } 图片转换与发布 为了方便多端写作，我使用...，拉取速度快的。...我选择的是 jsDelivr，国内外速度都很优秀。
一、前言 博客的文章经常需要插入图片，如果我将文档与图片放在一起，那么图片的加载速度将会很慢，于是我使用了图床。...图床的选择有很多，笔者之前写过一篇关于免费图床的汇总，本文就来介绍下我采用的方案：Github图床，NPM。...1.4 Cloudflare部署 此方法速度比Vercel稍慢，但是可以不需要域名，目前我就在用这个，而且CloudFlare对于普通用户来说几乎不限量了 进入Cloudflare官网注册并登录自己的账号...三、npm图床 3.1 npm发布包 首先需要注册一个npm的账号。...找到我们之前创建的图床仓库，在本地合适的位置把它clone下来。
未来是 AI 的时代，博主最近写代码都喜欢用 AI 写个草稿，修修改改就能用，大幅提高了工作效率。...博主也用 AI 画了几幅图片，大家可以看一下，本篇文章封面就是 AI 画的，用的是 MJ 绘画： 文生视频的 Sora 模型目前普通用户无法使用，但我们能看到 AI 能做的事情越来越多，大家还是要意识到...博主日常工作中也会接触到一些 shell 脚本、python 脚本、汇编语言，当看不懂的时候，直接贴给 chatGPT，他给出的解释一般都很合理，这种特殊性的东西百度是搜不到的，但是 chatGPT 可以给出很好的解释...因为 chatGPT 对 python 非常精通，而 .py 文件可以打包成 .exe 可执行文件，所以我的同事喜欢用 AI 写工具，如下是 AI 用 5s 写出来的简易文本阅读器： 甚至可以把 AI...更多的 AI 玩法，靠大家去发现。
，必须在图像视场(FOV)和图像分辨率之间进行权衡。...这可以通过采用宽视场、低分辨率(LR)图像和高分辨率(HR)、高视场(FOV)图像的超分辨率(SR)技术进行补偿。...增强的深超分辨率生成性对抗性网络(EDSRGAN)是在深度学习数字岩石超分辨率数据集上进行培训的，这是一个12000多个原始和处理的UCT图像的汇编。...将HR图像输入网络，生成HR-SR图像，将网络性能外推到HR图像本身的亚分辨率特征。结果表明，溶解矿物和薄裂缝等低分辨率特征被再生，尽管网络运行在训练的规格之外。...与扫描电镜图像的比较表明，细节与样品的基本几何形状是一致的。纹理的恢复有利于高分辨率微孔特征的数字岩石的特征，如碳酸盐和煤样品。
因此， 补零会使频谱图中的频率点的数量增加，从而使得频谱图更加的光滑连续，但是补零不能对频谱图中的频率分辨率、频率值以及幅值有所改善。...，虽然补零了，提高了频谱分辨率，但是无法提高波形分辨率 2、波形分辨率 发现频率成分无法被区分开，第一反应就是：频率分辨率不够，那么，如何提高频率分辨率呢？...对信号进行头补零或尾补零再得到的幅频响应相等，相频响应不同 补零会使频谱图中的频率点的数量增加，从而使得频谱图更加的光滑连续，但是补零不能对频谱图中的频率分辨率、频率值以及幅值有所改善。...补零可以在一定程度上改善频谱图的可视化效果，使频谱图在频率轴上呈现更平滑的外观。这是因为补零增加了离散傅里叶变换（DFT）点数，从而在频率轴上产生更多的插值点。...实际上，补零只是在现有的频率分辨率上插入了更多的点，而不是提高了分辨率本身。 频率值和幅值也不会因为补零而改变。补零只是在现有的频率轴上插入了更多的点，对原有的频率值和幅值进行了插值。
废话不多说，开始今天的题目： 问：说说提高Python运行效率的技巧？ 答：不喜欢Python的人经常会吐嘈Python运行太慢。...今天具体来说一下提高python执行效率的方法，下面给大家介绍10种方法 。 1、使用局部变量 尽量使用局部变量代替全局变量：便于维护，提高性能并节省内存。...一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。...2、使用较新的Python版本 Python已经更新了很多个版本，每个版本的Python都会包含优化内容，使其运行速度优于之前的版本，所以大家记得经常更新版本哦！...本文是整合了全网比较好的10种提高Python运行效率的技巧，希望可以帮助到大家！ 如果对于参考答案有不认同的，大家可以在评论区指出和补充，欢迎留言！
本期推文带你使R-Python绘制雷达图，主要内容如下： R 绘制雷达图 Python 绘制雷达图 R 绘制雷达图 在R语言中，绘制雷达图的包主要为fmsb包和*ggradar包，这里我们首先介绍fmsb...(这里我没找到设置刻度label颜色的属性 ? ? ) 介绍完fmsb包绘制雷达图，接下来我们介绍ggradar包绘制。...Mult Var Charts 当然，我们还可以使用 「+」 对其进行其他图层熟悉的添加(和ggplot2一样) 以上就是使用R进行雷达图的绘制，接下来，小编再简单介绍下，使用Python 进行绘制。...Python 绘制雷达图 这里我们先看下数据： ?...Radar chart Python make 总结 以上就是关于雷达图(Radar chart)的R和Python绘图方法，大家可以结合自己喜好选择工具进行绘制哈(感觉还是R方便哈
问：说说提高Python运行效率的技巧？ 答：不喜欢Python的人经常会吐嘈Python运行太慢。今天具体来说一下提高python执行效率的方法，下面给大家介绍10种方法 。...1、使用局部变量 尽量使用局部变量代替全局变量：便于维护，提高性能并节省内存。 一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。...2、使用较新的Python版本 Python已经更新了很多个版本，每个版本的Python都会包含优化内容，使其运行速度优于之前的版本，所以大家记得经常更新版本哦！...但是因为进程中的通信成本比较大，对于进程之间需要大量数据交互的程序效率未必有大的提高。...本文是整合了全网比较好的10种提高Python运行效率的技巧，希望可以帮助到大家！
假设学生系统中数据为固定格式：(名字，年龄，性别，邮箱) ('jack','16','male','jack3001@gmail.com') ('eric','...
Python简介 ---- Python是著名的“龟叔”Guido van Rossum在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言。...这是最近10年最常用的10种编程语言的变化图： 许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。...Python的小脾气 Python程序是大小写敏感的，如果写错了大小写，程序会报错。 Python使用缩进来组织代码块，请务必遵守约定俗成的习惯，坚持使用4个空格的缩进。...代码不能加密，因为PYTHON是解释性语言，它的源码都是以名文形式存放的，不过我不认为这算是一个缺点，如果你的项目要求源代码必须是加密的，那你一开始就不应该用Python来去实现。...PyPy PyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术，对Python代码进行动态编译（注意不是解释），所以可以显著提高Python代码的执行速度。
如下图所示： 可见， 更高的频谱分辨率要求有更长的采样时间， 更宽的频谱分布需要提高对于原始信号的采样率，当然我们希望频谱更宽，分辨率更精确，那么示波器的长存储就 是必要的！...由此我们可以得出这样的结论：减小栅栏效应可用通过提高频谱采样间隔也就是频率分辨率的方法来解决。间隔小，频率分辨率高，被“挡住”或丢失的频率成分就会越少。...对序列只补零而不增加数据，输入序列和它的频谱阶次依旧没有提高，只是把频谱画的密一些，所以改善的只是图形的视在分辨率，并不能得到频谱的更多细节。增加序列的长度能够改善频谱的真正分辨率，这是基本的规律。...如图2所示：将时基设置为10ns/div，波形长度是100ns，频谱分辨率可以提高到10MHz。 对于通过补零的方法增加FFT频谱的视在分辨率，力科的示波器也有相应的解决方案。...补零法虽然能增加频谱图的视在分辨率，但是由于补的都是无效数据，所以对于频率分辨率真正的改善没有帮助，但是补零有它的好处： 补零后，其实是对 FFT 结果做了插值，克服“栅栏”效应，使谱外观平滑化；我把“
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