enable-libx264 --extra-cflags="-I/usr/local/include" --extra-ldflags="-LIBPATH:/usr/local/lib/" 原来实现重采样的代码...，调试发现有问题，声音奇怪的很，最后发现是丢数据了，代码： 原来ret返回的是sample个数，不是实际的buf大小，需要通过av_samples_get_buffer_size方法转换一下。...dst_bufsize = av_samples_get_buffer_size(&dst_linesize, dst_nb_channels, len_swr, outSamplefmt, 1); 这一个函数是用于计算重采样完成之后实际得到的数据的字节大小
<<endl; return -1; } return 0; } 二.初始化输入音频帧 在这一步需要给输入音频帧设置一些参数，包括采样率，采样点个数，声道布局，音频帧格式等...<<endl; return -1; } } return 0; } 四.将编辑后的数据写入输出文件 在这一步需要注意的是，由于在滤镜图中有一个滤镜实例将音频帧的采样格式设置为了...AV_SAMPLE_FMT_S16，这是packed格式的帧，左右声道的数据交错存储在frame->data[0]指向的内存单元中，所以在写入的时候，需要注意这一点。...frame->channels * sizeof(int16_t); fwrite(samples, 1, dataSize, output_file); return 0; } 数据读入代码.../input.pcm"; const char *output_file_name="..
交叉检验核心思想是通过保留一部份训练集数据作为检验集来估计真实检验集的错误率与模型拟合效果。常用的有留一法、K折交叉验证。...偏差方差权衡：使用的训练集数据越多，估计偏差越小，方差越大（相关性越高的方差越大）· 统计量：样本X1,…,Xn的函数g(X1,…,Xn)是一个统计量。所有对总体的估计都是用统计量作为估计量的。...详见1· Bootstrap（自助法）指在训练集里有放回的重采样等长的数据形成新的数据集并计算相关参数，重复n次得到对参数的估计，计算标准误。...适用于独立样本，样本间有相关如时间序列数据可采用block法分组屏蔽掉进行bootstrap- bootstrap分布与样本分布的比较当我们不知道样本分布的时候，bootstrap方法最有用。...Bootstrap会受到样本量和采样次数的影响· 参数bootstrap Vs.
前言： 大家晚上好，今天给大家分享FFmpeg里面的重采样实践，话不多说，直接开始！ 一、重采样： 1、什么是重采样？...通俗的讲，重采样就是改变音频的采样率、sample format(采样格式)、声道数(channel)等参数，使之按照我们期望的参数输出。 2、为什么需要重采样？...);如果我们接下来需要使用解码后的音频数据做其它操作的话，然而这些参数的不一致会导致有很多额外工作，此时直接对其进行重采样的话，获取我们制定的音频参数，就会方便很多。...3、重采样参数解析： sample rate(采样率)：采样设备每秒抽取样本的次数 sample format(采样格式)和量化精度：这个应该好理解，就是采用什么格式进行采集数据；每种⾳频格式有不同的量化精度...5、⾳频帧的数据量计算： ⼀帧⾳频的数据量（字节）=channel数 * nb_samples样本数 * 每个样本占⽤的字节数 如果该⾳频帧是FLTP格式的PCM数据，包含1024个样本，双声道，那么该
声音的转化的过程为，先对连续的模拟信号按照固定频率周期性采样，将采样到的数据按照一定的精度进行量化，量化后的信号和采样后的信号差值叫做量化误差，将量化后的数据进行最后的编码存储，最终模拟信号变化为数字信号...2. pcm的两个重要属性 a. 采样率: 单位时间内采样的次数，采样频率越高越高， b. 采样位数: 一个采样信号的位数，也是对采样精度的变现。...对于人类而言，能接受声音的频率范围是20Hz-20KHz, 所以采样的频率44.1KHz 以及16bit的采样位数就可以有很好的保真能力（CD格式的采样率和采样位数)。...图1-1 声音的录音和播放过程 数据结构 在ALSA架构下，pcm也被称为设备，所谓的逻辑设备。在linux系统中使用snd_pcm结构表示一个pcm设备。...linux系统中使用snd_pcm_str定义stream, 使用snd_pcm_substream定义substream。
对时间数据细粒度增大，可以把每天的数据聚合成一周，可以求和或者均值的方式进行聚合 下面给出列子 times=pd.date_range('20180101',periods=30) ts=pd.Series...182 2018-02-05 30 dtype: int32 上面的代码就可以看出label=right就是指label等于右区间的值，如果label=left就是指label等于左区间的值 重采样...降低时间的细粒度，对于重采样，主要是涉及到值的填充。...00 1 2018-01-01 07:00:00 2 2018-01-01 14:00:00 2 2018-01-01 21:00:00 2 Freq: 7H, dtype: int32 总结 重采样和降采样一般用在时间序列里面...以上这篇python中resample函数实现重采样和降采样代码就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
加载数据。...plot(Date,INR,'o','DatetimeTickFormat','MM/dd/yy') plot([xlim;xlim]',[2 3;2 3],'k:') 重新采样数据以使INR读数均匀分布...指定每周一次读数的采样率，或等效地，每秒读数1 / （7 × 8 6 4 0 0 ）。使用样条插值进行重采样。 plot(tee,rum,'....重采样的大幅波动可能是过冲的迹象。然而，华法林对身体有很大的影响。华法林剂量的微小变化可以大大改变INR，饮食，飞机上花费的时间或其他因素也会发生变化。
Pandas中的resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。...降采样：高频数据到低频数据 升采样：低频数据到高频数据 主要函数：resample()（pandas对象都会有这个方法） resample方法的参数 参数 说明 freq 表示重采样频率，例如‘M’、‘...在向前或向后填充时，允许填充的最大时期数 kind = None 聚合到时期（‘period’）或时间戳（‘timestamp’），默认聚合到时间序列的索引类型 convention = None 当重采样时期时...:00 8 2000-01-01 00:03:00 17 2000-01-01 00:06:00 26 Freq: 3T, dtype: int64 到此这篇关于pandas的resample重采样的使用的文章就介绍到这了...,更多相关pandas resample重采样内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
一.初始化音频重采样器 在音频重采样时，用到的核心结构是SwrContext，我们可以通过swr_alloc()获取swr_ctx实例，然后通过av_opt_set_int()函数和av_opt_set_sample_fmt...()函数来设置音频重采样的参数，最后通过swr_init()函数初始化SwrContext实例即可。... 音频重采样用到的核心函数是swr_convert()，不过在进行重采样的时候，需要注意每次要去判断目标采样点个数是否大于最大目标采样点个数，如果大于，需要重新给输出缓冲区分配内存空间。...<<endl; return -1; } } return 0; } 三.将重采样后的数据写入输出文件 在初始化重采样器的时候，我们设置了目标采样格式为..._t *data,int32_t size){ fwrite(data,1,size,output_file); } 四.销毁音频重采样器 //audio_resampler_core.cpp
重采样及频率转换 重采样（resampling）指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的处理过程。是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。...将高频率数据聚合到低频率称为降采样（downsampling） 而将低频率数据转换到高频率则称为升采样（upsampling） 主要参数说明。...rule : DateOffset, Timedelta or str 表示重采样频率，例如‘M’、‘5min’，Second(15) how : str 用于产生聚合值的函数名或数组函数，例如'mean...: {'start', 'end', 's', 'e'}, default 'start' 当重采样时期时，将低频率转换到高频率所采用的约定（'start'或'end'）。...在用resample对数据进行降采样时，需要考虑两样东西： 各区间哪边是闭合的。
这意味着我们在将数据分为训练和测试之后再应用重采样方法。 我们将分析旅行保险数据以应用我们的重采样方法，数据如下。 ? 我们有一个二分类问题。我们的目标特征是“Claim”。0是多数，1是少数。...我们将应用Logistic回归比较不平衡数据和重采样数据之间的结果。该数据集来自kaggle，并且以一个强大的不平衡数据集而成名。...我们没有探索性的数据分析过程来更好地查看比较结果，这里我们只是做对比，而不考虑真正的比赛分数。 ? 在重采样方法之前，我们对数据应用了Logistic回归。...欠采样 RandomUnderSampler根据我们的采样策略随机删除多数类的行。需要注意的是，此重采样方法将删除实际数据。我们不想丢失或压缩我们的数据，这种方法就不太合适了。 ?...这些重采样方法的常见用法是将它们组合在管道中。不建议在大型数据集中仅使用其中之一，这是多数和少数类之间的重要区别。
重参数化（Reparameterization）技巧是一种在机器学习和统计学中常用的技术，主要用于将一个随机变量转换成另一个随机变量，同时保证它们的概率分布保持不变，在生成模型中有着重要应用。...简介 重参数化技巧，就是从一个分布 p_{\theta}(z) 中进行采样，而该分布是带有参数 {\theta} 的，如果直接进行采样（采样动作是离散的，其不可微），是没有梯度信息的，那么在BP反向传播的时候就不会对参数梯度进行更新...重参数化技巧可以保证我们从 p_{\theta}(z) 进行采样，同时又能保留梯度信息。...连续分布采样 我们考虑以下形式: J_{\theta}=\int p_{\theta}(z) f(z) d z 其中 。这样就解决了采样导致梯度不可传递的问题。
swr_convert(struct SwrContext *s, uint8_t **out, int out_count, const uint8_t **in , int in_count); //音频重采样转换...(对于音频,每个通道数据长度都相同),注意这里不是以字节为单位....输出 (const uint8_t**)frame->data,frame->nb_samples ); //输入 //将重采样后的...data数据发送到输出设备,进行播放 ... ......delete[] pcm; //最后delete pcm } } } //释放 av_frame_free(&frame); av_packet_free
File ID(3) Version(2) Flags(1) Size(4) ID3V2标签头固定为10byte，其中，Size部分的值是指除ID3V2标签头之外数据的总长度。...av_packet_free(&pkt); } 三.解码循环体 解码循环体至少需要实现以下三个功能： 1.从输入源中循环获取码流包 2.将当前帧传入解码器，获取输出的音频采样数据... 3.输出解码获取的音频采样数据到输出文件 从输入源中读取音频数据到缓存： int32_t read_data_to_buf(uint8_t* buf,int32_t size,int32...data_size += len; } } } decode_packet(true); return 0; } 输出解码的音频采样数据...文件： ffplay -ar 44100 -ac 2 -f f32le -i output.pcm
FFMPEG 计算音频重采样输出样本个数 VII . FFMPEG 输出样本缓冲区初始化 VIII . FFMPEG 音频重采样 IX . FFMPEG 音频重采样输出的重采样数据字节数计算 X ....: 音频重采样 swr_convert ( ) 返回值 samples_per_channel_count 是 每个通道的样本数 ; pcm_data_bit_size = samples_per_channel_count...FFMPEG 输出样本缓冲区初始化 ---- 音频重采样后 , 需要初始化一段内存 , 用于保存重采样后的样本数据 ; 为其分配内存 , 并初始化内存数据 ; /** * 存放重采样后的数据缓冲区 ,...FFMPEG 音频重采样输出的重采样数据字节数计算 ---- 1 ....最终重采样后的数据字节大小 //根据样本个数计算样本的字节数 pcm_data_bit_size = samples_per_channel_count * 2 * 2;
（这个组内的每一天的海温数据）减去平均的海温数据。...2018年1月1日与1960年1月1日之间SST之间的差异 Resample（重采样） xarray 中的Resample（重采样）的处理方法与 Pandas 包几乎相同。...resample(time="5Y")是对如何对时间进行重采样进行设置，维度为time，设置的时间间隔为 5 年。...假如第一个 Resample 对象的时间范围为 2010 年-2014 年，那么需要对这五年进行平均后，以便得到第一个进行重采样后的值。往后的时间范围类似。...为了说明进行重采样后的效果，下面来看一下(50°N, 60°E)的海温变化情况 ds_anom.sst.sel(lon=300, lat=50).plot() ds_anom_resample.sst.sel
文章目录 list转数据框（Dataframe） pandas读取无头csv 重新采样 pandas 读取 excel list转数据框（Dataframe） # -*- coding:utf-8 -*...- # /usr/bin/python # 字典转数据框（Dataframe） from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[...5,6,7,8]#列表b c={"a" : a, "b" : b}#将列表a，b转换成字典 data=DataFrame(c)#将字典转换成为数据框 print(data) # 将包含不同子列表的列表转换为数据框
今日分享： 后台回复“批量”可以获取批量重采样、批量掩膜、批量坡度提取和批量分区统计的代码，不过你们懂得。 01 主要内容 ?...1.以30m空间分辨率的DEM数据为基础数据，重采样为40、50、60、70、80、90、100、110、120 m共10组不同分辨率的DEM。 2....使用ArcPy进行处理 1.1 将五景DEM数据镶嵌起来然后利用ArcPy进行批量重采样，具体代码如下所示： import arcpy in_raster = r"C:\Users\Admin\Desktop...Tips： 在编写ArcPy代码进行DEM数据的批量重采样的时候出现了报错，经过排查发现主要原因是因为out_raster = out_raster_workspace +"resample_" + str...(n) + ".tif"这一句代码出现了错误，我们对DEM数据进行重采样，从30米到120米一共有10景DEM数据，输出的每个DEM的名称肯定是不一样的，都是根据DEM数据的分辨率来进行命名，采用的Python
因为工作中会经常遇到不同采样率的声音文件的问题，特意写了一下重采样的程序。 原理就是把采样点转换到时间刻度之后再进行插值，经过测试，是没有问题的。 #!...numpy as np def Resample(input_signal,src_fs,tar_fs): ''' :param input_signal:输入信号 :param src_fs:输入信号采样率...:param tar_fs:输出信号采样率 :return:输出信号 ''' dtype = input_signal.dtype audio_len = len(input_signal)...i in range(5): counts += 1 time.sleep(1) print(f'main thread:{counts:04d} s') 以上这篇基于Python 的语音重采样函数解析就是小编分享给大家的全部内容了
Google Earth Engine（插值与重采样） 本期我们讲一下如何利用GEE对矢量的点进行插值。...还有就是如何把低空间分辨率的影像进行重采样 克里金插值 克里金插值是我们常用的插值方法，在GEE中为kriging，类似的还有反距离权重插值（inverseDistance） 主要函数：kriging...我们在进行不同分辨率的影像计算时，一般都需要进行重采样。...GEE默认的重采样方法为最近邻的方法。但是，这样采样出来的效果不好，会出现网格的效应，就像之前我们计算地表蒸散的那样子（地表蒸散发计算）。...本次我们讲了如何运用GEE进行插值和重采样。下次我们应该会讲用NDWI提取水体。
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