我有一条光谱线的数据,这条光谱线形成了一个嘈杂的U型曲线。我想要拟合一条曲线,并找到最小点的x,y值。然后,我使用polyfit对其进行了多项式拟合。然后我在拟合的曲线上找到了最小点。注:原始曲线不对称(左侧比右侧略陡峭)。因此,min(原始)略高于min(fitted_curve),我如何找到这一点的X和Y误差?以下是我的代码的主要部分:
import pylab , numpy
x = [... linear list of floats ...]
y = [... list of floats ...] # Produces a noisy U shaped curve .
f
我想做一个频谱分析仪,它不是听麦克风,而是听PC输出的声音。例如,我可以在YouTube旁边打开分析器,启动分析器,然后在YouTube中启动视频。分析器将显示YouTube视频的光谱。如何做到这一点? 我已经看了几个如何制作频谱分析仪来分析麦克风输入的例子,但我还没有找到任何可以读取PC输出音频的东西。 安装在Visual Studio 2019下的Windows 10 Home Python 3.7.5
我面临着一项任务,无法从Amazone Redshift中提取大量数据到另一个表。这肯定需要一种更有效的方法,但我对SQL和AWS并不熟悉,所以决定向这个聪明的社区征求意见。
这是我最初的SQL查询,它要花费很长时间:
-- STEP 1: CREATE A SAMPLE FOR ONE MONTH
SELECT DISTINCT at_id, utc_time, name
INTO my_new_table
FROM s3_db.table_x
WHERE type = 'create'
AND (dt BETWEEN '20181001' AND '
在Matlab上使用FFT计算信号的频谱时,我遗漏了一些东西。我的代码:
%% compute the spectrum of the data (data(t))
L = length(time); % length of the sample
NFFT = 2^(nextpow2(L)-1); % Next power of 2 from length of y
Y = fft(data,NFFT);%/NFFT;%L;
Fs = 1/(mean(time(2:end)-time(1:end-1))); % compute the sampling frequency
f = Fs/2*
我需要检测时间序列数据中的正弦模式。数据包括小的振荡和一些正弦模式。我需要的是正弦模式的[Start Time, End Time]。
请注意,这里有一个获取数据的时间戳(0.5秒)。因此,数据不是连续的。
如果您能介绍任何算法,我将不胜感激。另外,如果算法已经在python库中实现,请指导我。
我有一个.wav音频文件,我想要做的是过滤某些频率。噪音在1000赫兹,我想创建一个带阻滤波器,以过滤在1000赫兹的噪音。我对python很陌生,所以我不知道我做得对不对。我想我做错了,但我不知道使用signal.butter()函数的正确方式是什么。
from scipy import signal
b,a = signal.butter(4, [999,1001], 'bandstop', sampling_rate, output='ba')
w, h = signal.freqz(b , a)
plt.plot(w, 20*np.log
我想在matlab中实现相位噪声。谁能告诉我为什么我看不到我的频谱在频域中的扩展。请帮我out.In代码,首先我在频域中绘制了简单的信号,在我定义了两个噪声分量后,一个是同步的,第二个是累积噪声分量并添加到信号中。
fs = 200;
ts = 1/fs;
t = 0:ts:10000-ts;
fc = 50;
S = cos(2*pi*fc*t); %%% equation 7.1 noisless
L = length(S);
nfft = L*100;
res = fft(S,nfft)/nfft; % resize into nfft nr of
我们的数据以没有分区的JSON形式存储在S3中。直到今天,我们只使用雅典娜,但现在我们尝试红移光谱。
我们正在运行相同的查询两次。一次使用红移光谱,一次使用雅典娜。两者都连接到S3中的相同数据。
使用红移频谱,这个报告需要永远(超过15分钟)的运行和使用雅典娜,它只需要10秒的运行。
我们在aws控制台中运行的两种情况下的查询如下:
SELECT "events"."persistentid" AS "persistentid",
SUM(1) AS "sum_number_of_reco"
FROM "analyti