frequency-analysis

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    timestamp,value 19/12/2017 12:00:00,12 19/12/2017 12:01:00,13 19/12/2017 12:05:00,15 19/12/2017 12:10:00,23 19/12/2017 12:11:00,46 19/12/2017 12:13:00,12 19/12/2017 12:14:59,34 19/12/2017 12:1

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    私は画像内のピクセルの動きを表すデータのベクトルによって生成される波形の振動とスペクトル周波数を見つけようとしています。次のように データは、.txtファイルに格納されている: 75.000000 60.000000 52.000000 61.000000 66.000000 78.000000 86.000000 74.000000 59.000000 47.000000 5

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    0答えて

    私は、ほぼ正弦波のデータを生成するが、周波数はわずかに変化します。私はMATLABを使って時間依存性を特徴づけるためにいくつかのコードを試作していますが、いくつかの問題があります。 私はF(T)変数で、、I(T)=罪(2パイF(t)はt)を私のデータの理想的な近似値を生成するが、現在の直線として試験や二次ています。私は、フーリエ変換のセットがにFデータポイントに対応する[I(t)は、T ']を変換

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    モバイルでWebAudio APIを使用して約18kHzの周波数を検出する必要があるプロジェクトに取り組んでいます。しかし、私が戻ってくる周波数ビンは、決して約10kHz以上のものを検出することはできないようですが、私の携帯電話は他のスペクトル解析アプリケーションを使用して高い周波数を検出できることがわかります。どのように私はこれを解決するか、それを回避することができますか?

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    人の声がマイクに向かって話すときの平均周波数または範囲を把握しようとしています。リアルタイムである必要はありません。これまでの私のアプローチは、AVAudioEngineとAVAudioPCMBufferを使用し、バッファデータを取得してFFTに変換することでした。 inputNode.installTap(onBus: 0, bufferSize: 1024, format: recording

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    以下は、私がメル三角フィルターバンクを作成しようとしているコードです。 私は300から8000 Hzの範囲から始め、周波数をmelsに変換してから、周波数に戻してfft_bin番号を取得します。 clear all; g=[300 8000]; % low freqncy and fs/2 for the highest frequency freq2mel=1125*log(1+(g/7

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    約60年間、standardized rainfallのmonthly時系列データとrasterbrickaを考えると、どのように私はrasterbrickで次のように計算することができます。 Q = negative/positive number of severely dry/wet months per total months of severely dry/wet events × 1

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    私は基本的な仕事だと思っていましたが、それ以外は証明されています。各調査の頻度表に変換するために必要な一連の調査があります。たとえば、調査1は6つの質問で構成され、参加者は5つの回答オプションを持っていました。各調査では、各質問(この例では6)と、質問ごとの回答オプションごとに回答した参加者の割合を示す表を作成する必要があります。 私はprop.tableを使用していましたが、一度に1つの質問に対

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    私は知っているサンプリングレートFsでSDRから収集されたが、不明な中心周波数Fcを持っていると言います。周波数スペクトルをプロットすると、(-Fs/2)から(+Fs/2)になります。だから、私は何から推測することができますか(例えば、どの周波数が存在するか)、あるいは中心周波数を明示的に知る必要がありますか?

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    私はPythonに慣れていますが、私はちょうどmusic21を発見しましたが、現在ドキュメントからできるだけ多くを読み込んでいても苦労しています私の簡単な質問に簡単な答えを見つける: がどのように音楽の曲をサンプリングし、時間と周波数の両方を取得(またはLOG2)、最終的に music21を使用して、特定の割合のために(.WAVまたは.aupファイルから言います) ? ここでの考え方は、レートを指