Questions tagged «signal-processing»

更新：到目前为止， 性能最好的算法是这一算法。 这个问题探索了用于检测实时时间序列数据中突然峰值的鲁棒算法。 考虑以下数据集： p = [1 1 1.1 1 0.9 1 1 1.1 1 0.9 1 1.1 1 1 0.9 1 1 1.1 1 1 1 1 1.1 0.9 1 1.1 1 1 0.9 1, ... 1.1 1 1 1.1 1 0.8 0.9 1 1.2 0.9 1 1 1.1 …

242 algorithm  language-agnostic  time-series  signal-processing  data-analysis 

假设我们有一个数据集，大约可以由 import numpy as np x = np.linspace(0,2*np.pi,100) y = np.sin(x) + np.random.random(100) * 0.2 因此，我们有20％的数据集变异。我的第一个想法是使用scipy的UnivariateSpline函数，但是问题是这没有很好地考虑小噪声。如果考虑频率，则背景比信号小得多，因此仅花键作为截止点可能是个主意，但这会涉及来回傅立叶变换，这可能会导致不良行为。另一种方法是移动平均线，但这也需要正确选择延迟。 任何提示/书籍或链接如何解决此问题？

200 python  numpy  scipy  signal-processing  data-processing 

我有一个FFT结果。它们存储在两个double数组中：实部数组和虚部数组。如何确定与这些阵列中的每个元素相对应的频率？ 换句话说，我想创建一个数组来存储FFT的每个实部和虚部分量的频率。

148 c#  signal-processing  fft 

谁能通过示例清楚地解释卷积神经网络（在深度学习中）的1D，2D和3D卷积之间的区别？

126 machine-learning  deep-learning  signal-processing  conv-neural-network  convolution 

我正在尝试在python中创建图形频谱分析仪。 我目前正在读取16位双通道，44,100 Hz采样率音频流的1024个字节，并将两个通道的幅度平均在一起。因此，现在我有一系列256条带符号的短裤。现在，我想使用numpy之类的模块在该阵列上执行fft，并使用结果创建图形频谱分析仪，其开始时只有32条。 我已经阅读了有关快速傅立叶变换和离散傅立叶变换的维基百科文章，但是我仍然不清楚结果数组代表什么。这是我使用numpy在数组上执行fft后的数组外观： [ -3.37260500e+05 +0.00000000e+00j 7.11787022e+05 +1.70667403e+04j 4.10040193e+05 +3.28653370e+05j 9.90933073e+04 +1.60555003e+05j 2.28787050e+05 +3.24141951e+05j 2.09781047e+04 +2.31063376e+05j -2.15941453e+05 +1.63773851e+05j -7.07833051e+04 +1.52467334e+05j -1.37440802e+05 +6.28107674e+04j -7.07536614e+03 +5.55634993e+03j -4.31009964e+04 -1.74891657e+05j 1.39384348e+05 +1.95956947e+04j 1.73613033e+05 +1.16883207e+05j 1.15610357e+05 -2.62619884e+04j -2.05469722e+05 +1.71343186e+05j -1.56779748e+04 +1.51258101e+05j -2.08639913e+05 +6.07372799e+04j -2.90623668e+05 -2.79550838e+05j -1.68112214e+05 +4.47877871e+04j -1.21289916e+03 +1.18397979e+05j -1.55779104e+05 +5.06852464e+04j 1.95309737e+05 +1.93876325e+04j -2.80400414e+05 …

109 python  audio  signal-processing  fft  spectrum 

我需要一些帮助来了解DFT / FFT计算的输出。 我是一位经验丰富的软件工程师，需要解释一些智能手机加速度计的读数，例如查找主频率。不幸的是，我15年前睡过大部分大学的EE课程，但最近几天我一直在阅读DFT和FFT（显然没有用）。 请不要回答“参加EE课程”。如果我的雇主付钱给我，我实际上打算这样做。:) 所以这是我的问题： 我已经捕获到32 Hz的信号。这是我在Excel中绘制的32分的1秒示例。 然后，我从哥伦比亚大学获得了一些用Java编写的FFT代码（遵循了“ Java中可靠而快速的FFT ”一文中的建议）。 该程序的输出如下。我相信它正在运行就地FFT，因此它对输入和输出都使用相同的缓冲区。 Before: Re: [0.887 1.645 2.005 1.069 1.069 0.69 1.046 1.847 0.808 0.617 0.792 1.384 1.782 0.925 0.751 0.858 0.915 1.006 0.985 0.97 1.075 1.183 1.408 1.575 1.556 1.282 1.06 1.061 1.283 1.701 1.101 0.702 ] Im: [0.0 0.0 …

87 java  audio  signal-processing  accelerometer  fft 

更新： 我发现了基于此问题的Scipy食谱！因此，对于感兴趣的任何人，请直接转到：目录»信号处理»Butterworth Bandpass 我很难实现最初看起来像是为一维numpy数组（时间序列）实现Butterworth带通滤波器的简单任务。 我必须包括的参数是sample_rate，HERTZ的截止频率以及可能的阶数（其他参数（例如衰减，固有频率等）对我来说比较晦涩，因此任何“默认”值都可以）。 我现在所拥有的就是这个，它似乎可以用作高通滤波​​器，但是我不确定自己是否做对了： def butter_highpass(interval, sampling_rate, cutoff, order=5): nyq = sampling_rate * 0.5 stopfreq = float(cutoff) cornerfreq = 0.4 * stopfreq # (?) ws = cornerfreq/nyq wp = stopfreq/nyq # for bandpass: # wp = [0.2, 0.5], ws = [0.1, 0.6] N, wn = scipy.signal.buttord(wp, ws, 3, …

83 python  scipy  signal-processing  digital-filter 

即使算法的输入是一组离散的实数（整数），我们遇到的所有FFT实现都将产生复杂的值（具有实部和虚部）。 不可能仅用实数来表示频域吗？

81 algorithm  math  audio  signal-processing  fft 

已关闭。这个问题需要更加集中。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，使其仅通过编辑此帖子来关注一个问题。 7年前关闭。 改善这个问题 如何以编程方式确定歌曲的速度/ BPM？常用什么算法，必须考虑什么？

78 algorithm  audio  signal-processing  beat-detection 

我正在尝试从心电图读取图像并检测其中的每个主要波（P波，QRS复波和T波）。现在，我可以读取图像并得到一个代表（4.2; 4.4; 4.9; 4.7; ...）的矢量，代表心电图中的值，这是问题的一半。我需要一种算法，该算法可以遍历此向量并检测何时每个波开始和结束。 这是其中一个图表的示例： 如果它们始终具有相同的大小，则很容易，但是它不起作用，或者我知道心电图会产生多少波，但它也可以变化。有人有想法吗？ 谢谢！ 更新中 我要实现的示例： 鉴于浪潮 我可以提取向量 [0; 0; 20; 20; 20; 19; 18; 17; 17; 17; 17; 17; 16; 16; 16; 16; 16; 16; 16; 17; 17; 18; 19; 20; 21; 22; 23; 23; 23; 25; 25; 23; 22; 20; 19; 17; 16; 16; …

78 algorithm  language-agnostic  machine-learning  signal-processing  pattern-recognition 

我正在尝试使用python过滤嘈杂的心率信号。因为心率永远不应该超过每分钟220次跳动，所以我想过滤掉所有220 bpm以上的噪音。我将220 /分钟转换为3.66666666赫兹，然后将该赫兹转换为rad / s，以获得23.0383461 rad / sec。 采集数据的芯片的采样频率为30Hz，因此我将其转换为rad / s以获得188.495559 rad / s。 在网上查找了一些东西之后，我发现了一些我想做成低通的带通滤波器的功能。这是带通代码的链接，所以我将其转换为： from scipy.signal import butter, lfilter from scipy.signal import freqs def butter_lowpass(cutOff, fs, order=5): nyq = 0.5 * fs normalCutoff = cutOff / nyq b, a = butter(order, normalCutoff, btype='low', analog = True) return b, a …

78 python  scipy  filtering  signal-processing 

关闭。此问题不符合堆栈溢出准则。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，使其成为Stack Overflow的主题。 3年前关闭。 改善这个问题 在哪里可以找到C＃中免费，快速，可靠的FFT实现？ 那可以用在产品上吗？还是有任何限制？

72 c#  signal-processing  fft 

有没有人将它Apple FFT用于iPhone应用程序，或者知道在哪里可以找到示例应用程序的使用方法？我知道苹果发布了一些示例代码，但是我不确定如何将其实现到实际项目中。

71 iphone  audio  signal-processing  fft  accelerate-framework