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最新のクエリで正しく説明できないまま残っていると思うので、アップグレードされたより集中したバージョンのクエリを求めています。私はdown sample私の信号は、新しい時間配列に基づいてします。 time arrayとsample arrayです。 t = [0 2 3 7 8 9 10 11 12 17 18 19 20]; A = [0 0 1 2 3 5.2 0 -1.4 0 2 2.

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入力信号の周波数をリアルタイムで確認する方法は？

私は、（ラップトップマイクからの）入力信号の周波数（第1高調波）を（リアルタイムで）見たいと思っています。私はFFTを計算する方法を探しました、私はリアルタイムでそれを見る必要があるtho、これを行う簡単な方法はありますか？

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Python - スペクトログラムの出力をテキストファイルに保存するにはどうすればいいですか？

私のコードは、x、yおよびzのスペクトログラムを計算します。まず、3軸の大きさを計算し、スペクトログラムを計算します。スペクトログラムの出力を取得し、それを深い学習モデルの入力として使用するには、アレイの1つの列として保存する必要があります。このは私のコードです：これは、ヘッダー (patientno, time/Msecond, x-axis, y-axis, z-axis, xyz_ma

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バースワースローパスフィルタの全周波数範囲で位相プロットが生成されない

バターワースローパスフィルタを設計し、振幅と位相の応答を確認したい。私は次のコードを試しました。私は、次のプロット取得しています n = 8; % order of filter fs = 1000; % sampling frequency fc = 20; % cutoff frequency [b a]= butter(n,fc/(fs/2),'low'); % design lo

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イメージの重心は何ですか？

私は現在、画像の瞬間を読んでいます。画像の重心が画像の中の中心として記述されていますが、それは私には直感的ではありません。だから私の質問は次のとおりです。画像モーメントと画像解析の文脈では、どのような重心であり、彼らはどのような関連性を持っています（彼らは私がそれらを再利用することができますどのように、私にどのような情報を提供していますか？）。

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sklearnの次元の問題「予想薄暗い3.見積もりで見つかり、アレイ<= 2」

私が正しく二つのグループ、グループ0とグループ1 私はデータを抽出に.wavファイルを分類するKNNを使用しようとしています、私がしようとすると.predict（）メソッドを使用するときに、モデルを作成し、モデルを当てはめる、しかし、私は次のエラーを取得する： Traceback (most recent call last): File "/..../....../KNN.py", line

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scipyによるリバーブ効果

私はnumpyとscipyを使用しています。信号にリバーブ効果を追加したいと思います。これらのライブラリでリバーブを作ることは可能ですか？どのようなヘルプ（正しい方向にちょうどキックであっても）は助けになります。

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FFT：fs/2サンプル未満のときに片側スペクトルを見つける方法

私は曲の特定の時間にどの周波数（ノート）が再生されているかを示すコードを書いていますそれは曲の最初の2分音符だけを掴んでテストしている）。これを行うには、オーディオファイルの最初の1秒を8つの異なるチャンクに分割します。それから私は、各チャンクにFFTを実行し、次のコードでそれをプロットします。私はあまりにもプロットしていますようにに見えます：私はこれらのように見えるのグラフを得ることを行うと

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バターワースハイパスフィルターを適用する

データにバターワースハイパスフィルターを適用する際に問題があります。私はBxとByマトリックスのフィルターを印刷したいと思います。あなただけの正の値を取得するためにBxとByにmath.fabs()を適用する方法、私は正と負の値の両方を持って見ることができるように？のFc = 2 Hzの I 100のpT未満の値をカットしたい：私のハイパスフィルタ用私はそれらの要件を持っています。 plt

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filterDesignerを使用したバンドパスフィルタの設計

fiterDesignerツールを使用して信号の中間周波数を拒否するFIRバンドパスフィルタを設計しようとしています。しかし、私はこれまでにこれを使用したことはありませんでしたので、いくつか問題がありましたが、バンドパスフィルタの基本的な考え方を知っています。、ここで私のfftshift(fft(signal))出力（のみfs/2一部）である：マイサンプリング周波数値は44100です。私は中間