我有一个wav的声音文件,并做了一个谱图。我的目标是显示一个声音能覆盖多少频率范围。但老实说,我不知道光谱仪显示了什么,并告诉我。
这是我得到的
load handel; % 'handel' is a MAT-file which is shipped with MATLAB as an example
x = y/100; % Decrease volume
player = audioplayer(x, Fs);
play(player,[1 (get(player, 'SampleRate')*10)]);
spectrogram(x);
当x=y/10
我一直在运行下面的实验来测试在Rust中多线程的性能。
下面的代码基本上是这样做的:
步骤1:在主线程上生成5000万个随机(key, value)对。
第二步:通过在HashMap中插入5000万对来处理它们。此处理步骤在count线程上同时重复。每个线程都有自己的HashMap。
use rand::Rng;
use std::sync::Arc;
use std::thread;
use std::collections::HashMap;
use std::time::Instant;
fn generate_values(count: usize) -> Vec<([u
我试图了解scipy.signal.spectrogram()的输出是什么,以及如何使用它们。目前,我读取一个.wav文件并生成一个谱图。
from scipy.io import wavfile as wav
from scipy import signal
sample_rate, data = wav.read('sound.wav')
f, t, Sxx = signal.spectrogram(data, sample_rate)
--
如果理解完全错误,我的光谱图是一个3D图,包括:
x-axis: time
y-axis: frequency
pixel col
我应用了以下代码来创建平面图。
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Define the signal
Fs = 1e4 # Sampling Frequency
# Sin wave with Amplite 1 unit, 50Hz, for duration 0-5 seconds
N1 = (1e5)/2
time1 = np.arange(N1) / float(Fs)
x1 = 1*np.sin(2*np.pi*50*time1)
基本上,我有一个excel文件,电压在第一列,时间在第二列。我想找出电压的周期,因为它返回y轴上的电压图,x轴上的时间图,周期,类似于正弦函数。
为了找到我将excel文件上传到python的频率,因为我认为这将使它变得更容易--可能有一些东西我错过了,这将简化这一点。
到目前为止,在python中我有:
import xlrd
import numpy as N
import numpy.fft as F
import matplotlib.pyplot as P
wb = xlrd.open_workbook('temp7.xls') #LOADING EXCEL FIL
对于类,我们试图证明一个简单的例子,洛姆-斯卡格尔外围图使用嵌入包在the。关于如何使用这个函数的文档很少,我无法在网上找到任何帮助。运行代码时,周期图的主峰值为~6.3,而不是预期的23.3。我们从中提取的数据是一个简单的.dat文件,其中包含数字列表。这是代码,对发生了什么有什么想法吗?
import scipy as sp
import math as m
import numpy as np
from scipy.signal import lombscargle
import pylab as plt
from numpy import shape
x=[]
y=[]
nout
我正在运行两个web应用程序实例的Tomcat,这两个应用程序的开发是独立的。当我启动tomcat服务器并开始访问应用程序时,它要么抛出Perm Gen OOM异常,要么抛出Heap Space OOM异常。这两个应用程序使用相同的jars,这些jars被捆绑在webapp各自的lib文件夹中。perm gen是由类的重复加载引起的吗?如何避免Perm Gen和Heap空间异常?
编辑:我希望在这个场景中遵循最佳实践。请给我同样的建议。
注意:我在一台具有12 gb内存的2008服务器上运行tomcat。该服务器还托管其他tomcat服务器和数据库的MSSQL服务器。
我有一个二维数字阵列的音频谱图,我想把它保存为图像。
我用库来获取光谱。我也可以用librosa.display.specshow()函数绘制它。如下所示,有许多不同的缩放类型。
import PIL
import librosa
import librosa.display
def display_spectrogram(spectrum, sampling_rate):
"""
Frequency types:
‘linear’, ‘fft’, ‘hz’ : frequency range is determined by the FFT