File "C:\Users\Asus\Desktop\FFT\fft_1dcnn.py", line 20, in <module>如何处理

时间: 2023-10-11 18:10:32 浏览: 143
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fft.rar_C语言 FFT_fft_fft c语言_fft.c

您提到的错误信息"File "C:\Users\Asus\Desktop\FFT\fft_1dcnn.py", line 20, in <module>"通常是由于代码中的语法错误或逻辑错误导致的。处理这个错误的方法包括： 1. 检查代码中的拼写错误或语法错误。请确保代码中没有缺少冒号(:)、缩进错误或其他常见的语法错误。 2. 检查代码的逻辑错误。请确保代码中的变量名、函数名和路径名等都正确。确保您的代码在正确的上下文中运行。 3. 查看错误信息的上下文。根据错误信息的上下文，您可以确定错误发生的原因，并尝试对代码进行修改以解决问题。
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File "C:\Users\Asus\Desktop\FFT\fft_1dcnn.py", line 20, in <module>

关于你提到的问题"File "C:\Users\Asus\Desktop\FFT\fft_1dcnn.py", line 20, in <module>"，这是一个Python代码文件中的错误提示。它告诉我们在文件fft_1dcnn.py的第20行出现了一个错误。你可以检查这个文件，找到...

Traceback (most recent call last): File "C:/dlf/demo.py", line 14, in <module> fft_a = np.fft.fft2(image_a)

Traceback (most recent call last): File "C:/dlf/demo.py", line 14, in <module> fft_a = np.fft.fft2(image_a) 这是一个 Python 程序的错误跟踪信息。其中，"Traceback (most recent call last):" 显示了程序在...

SavedModel file does not exist at: best_fft_1dcnn_512.h5.h5/{saved_model.pbtxt|saved_model.pb}

在你的情况下，文件名是"best_fft_1dcnn_512.h5.h5"，请确保它是正确的。 3. 文件未保存为SavedModel格式：确保你的模型已保存为SavedModel格式。SavedModel是TensorFlow的标准模型保存格式，而不是HDF5（.h5）格式...

Traceback (most recent call last): File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1178, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1149, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 690, in _load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 940, in exec_module File "<frozen importlib._bootstrap>", line 241, in _call_with_frames_removed File "D:\Programming\PycharmProjects\P02_PIVmix\Mix\process\PIV_main.py", line 2, in <module> from PIV_func import FFT, Three_Point_Gaussian ModuleNotFoundError: No module named 'PIV_func'

1. 检查你的 Python 环境中是否已经安装了 PIV_func 模块。如果没有安装，可以使用 pip install PIV_func 命令来安装。 2. 如果你已经安装了 PIV_func 模块，可以检查一下它的路径是否正确。你可以在 Python ...

model = tf.keras.models.load_model('best_fft_1dcnn_512.h5')但是显示No model found in config file怎么改

例如：model = tf.keras.models.load_model('best_fft_1dcnn_512.h5', custom_objects={'your_custom_layer': YourCustomLayer})，其中 your_custom_layer 是你自定义的层。 如果以上方法都不能解决问题，那么...

File "/home/lenovo/桌面/work/paper/A-eleandeyave.py", line 40, in <module> yf = fft(y) TypeError: 'module' object is not callable

在这种情况下，可能是由于你尝试调用一个名为 "fft" 的模块而不是 "fft" 函数。 你可以通过检查你的代码来找出哪个模块名与函数名或变量名相同，或者你可以尝试在调用函数时使用完整的模块名。例如，如果你使用的...

F:\Python_Projects\FSA\fsa_methods.py:66: UserWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part (Triggered internally at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\Copy.cpp:250.) pha_unwrap = torch.fft.ifft2(torch.complex(fft_clone[:, :, :, :, 0], fft_clone[:, :, :, :, 1]), Traceback (most recent call last): File "train_ext.py", line 459, in <module> train(epoch) File "train_ext.py", line 340, in train loss_id = criterion_id(out0, labels) File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 1174, in forward return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight, File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3026, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'

x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int) # 将整数类型的张量转换为浮点型张量 x = x.float() # 使用 nll_loss 函数 loss = torch.nn.functional.nll_loss(x, ...) 如果你仍然遇到问题，请提供更多的上...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\20238\PycharmProjects\pythonProject2\study\SAE_test.py", line 329, in <module> process(i) File "C:\Users\20238\PycharmProjects\pythonProject2\study\SAE_test.py", line 295, in process trial_band_power = trial_psd_extraction_integration(X) # data shape (12, 8064) File "C:\Users\20238\PycharmProjects\pythonProject2\study\SAE_test.py", line 191, in trial_psd_extraction_integration psd_origin, f = mne.time_frequency.psd_multitaper(raw, fmin=0, fmax=60, n_fft=128, picks='all', verbose=None) AttributeError: module 'mne.time_frequency' has no attribute 'psd_multitaper' Process finished with exit code 1

它告诉我们在文件路径为"C:\Users\20238\PycharmProjects\pythonProject2\study\SAE_test.py"的代码中，第329行出现了一个错误。在这个文件中的第295行的函数"process"中，调用了一个名为"trial_psd_extraction_...

model_path = 'best_fft_1dcnn_512.h5' # 加载模型 model = load_model(model_path)提示问题Cannot create group in read-only mode，怎么改呢

model_path = 'best_fft_1dcnn_512.h5' model = tf.keras.models.load_model(model_path, compile=False) 通过在加载模型时设置 compile=False，可以避免模型在加载时尝试重新编译，从而避免了只读模式的错误...

import numpy as npimport cv2# 读取图像img = cv2.imread('lena.png', 0)# 添加高斯噪声mean = 0var = 0.1sigma = var ** 0.5noise = np.random.normal(mean, sigma, img.shape)noisy_img = img + noise# 定义维纳滤波器函数def wiener_filter(img, psf, K=0.01): # 计算傅里叶变换 img_fft = np.fft.fft2(img) psf_fft = np.fft.fft2(psf) # 计算功率谱 img_power = np.abs(img_fft) ** 2 psf_power = np.abs(psf_fft) ** 2 # 计算信噪比 snr = img_power / (psf_power + K) # 计算滤波器 result_fft = img_fft * snr / psf_fft result = np.fft.ifft2(result_fft) # 返回滤波结果 return np.abs(result)# 定义维纳滤波器的卷积核kernel_size = 3kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size)) / kernel_size ** 2# 计算图像的自相关函数acf = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])# 计算维纳滤波器的卷积核gamma = 0.1alpha = 0.5beta = 1 - alpha - gammapsf = np.zeros((kernel_size, kernel_size))for i in range(kernel_size): for j in range(kernel_size): i_shift = i - kernel_size // 2 j_shift = j - kernel_size // 2 psf[i, j] = np.exp(-np.pi * ((i_shift ** 2 + j_shift ** 2) / (2 * alpha ** 2))) * np.cos(2 * np.pi * (i_shift + j_shift) / (2 * beta))psf = psf / np.sum(psf)# 对带噪声图像进行维纳滤波filtered_img = wiener_filter(noisy_img, psf)# 显示结果cv2.imshow('Original Image', img)cv2.imshow('Noisy Image', noisy_img)cv2.imshow('Filtered Image', filtered_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()这段代码报错为Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> File "D:\Pycharm\PyCharm 2020.3.5\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 197, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "D:\Pycharm\PyCharm 2020.3.5\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "E:/Python_project/class_/weinalvboqi.py", line 54, in <module> filtered_img = wiener_filter(noisy_img, psf) File "E:/Python_project/class_/weinalvboqi.py", line 25, in wiener_filter snr = img_power / (psf_power + K) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (1024,2800) (3,3)什么意思，如何修改

这个错误的意思是图像的噪声卷积核和维纳滤波器的卷积核形状不匹配，导致无法进行计算。...同时，还需要注意在计算傅里叶变换和功率谱时，需要对卷积核进行中心化处理，即将卷积核的中心移动到图像的中心位置。

restored_fft = blurred_fft * np.conj(psf_fft) / psf_fft_1 * np.conj(psf_fft_1)

在信号处理和图像分析中，restored_fft 这行代码涉及到 Fast Fourier Transform (FFT) 的恢复过程。通常，它是在进行模糊处理（blurred_fft）之后，尝试通过某种校正或反卷积操作来还原原始数据。 这里的关键步骤...

ModuleNotFoundError: No module named 'fft_conv_pytorch'

根据提供的信息，出现 ModuleNotFoundError: No module named 'fft_conv_pytorch' 错误可能是因为缺少 fft_conv_pytorch 模块。你可以尝试安装该模块，或者检查代码中是否正确导入了该模块。 如果你已经确定需要...

37 1 C:\Users\NJUUHH\Desktop\FFT0804\FFT.c [Error] two or more data types in declaration specifiers

具体地说，错误信息提到了在文件"C:\Users\NJUUHH\Desktop\FFT0804\FFT.c"的第37行，有两个或更多的数据类型声明说明符。然而，根据提供的引用内容，无法得知具体是哪些数据类型出现了问题。因此，需要查看文件"FFT....

mag=sqrtf(fft_1[i].imag*fft_1[i].imag+fft_1[i].real*fft_1[i].real);

- fft_1[i].imag*fft_1[i].imag+fft_1[i].real*fft_1[i].real 表示复数的模长的平方； - sqrtf 函数表示求平方根，即 sqrtf(x) 表示求 x 的平方根； - 因此 sqrtf(fft_1[i].imag*fft_1[i].imag+fft_1[i]....

python运行这段代码： for i in range(N_chirp): win1_IF[:, i] = signed_IF_matrix[0:N_FFT, i].reshape(N_FFT,1) * np.hanning(N_FFT).reshape(N_FFT,1) 已知N_FFT=256，N_chirp=8，为什么报错：could not broadcast input array from shape (256,1) into shape (256,)

要解决这个问题，您可以将 signed_IF_matrix[0:N_FFT, i].reshape(N_FFT,1) 改为 signed_IF_matrix[0:N_FFT, i].reshape(N_FFT)，这样它将具有与 win1_IF[:, i] 相同的形状。修改后的代码如下所示： ...

C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino: In function 'void setup()': C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino:36:7: error: 'class arduinoFFT' has no member named 'windowFunction' fft.windowFunction(FFT_BLACKMAN_HARRIS); ^~~~~~~~~~~~~~ C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino:36:22: error: 'FFT_BLACKMAN_HARRIS' was not declared in this scope fft.windowFunction(FFT_BLACKMAN_HARRIS); ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~ C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino:36:22: note: suggested alternative: 'FFT_WIN_TYP_BLACKMAN_HARRIS' fft.windowFunction(FFT_BLACKMAN_HARRIS); ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~ FFT_WIN_TYP_BLACKMAN_HARRIS C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino:37:7: error: 'class arduinoFFT' has no member named 'reorder' fft.reorder(1); ^~~~~~~ C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino: In function 'void calculateFFT()': C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino:69:7: error: 'class arduinoFFT' has no member named 'run' fft.run(waveData, fftData, FFT_FORWARD); ^~~ exit status 1 Compilation error: 'class arduinoFFT' has no member named 'windowFunction'

根据你提供的错误信息，看起来是因为在 Arduino FFT 库中没有名为 windowFunction 和 reorder 的成员函数，导致编译错误。这可能是因为你使用的是不同的 Arduino FFT 库版本或者库文件没有正确安装。 为了解决...

下面给出一段代码：class AudioDataset(Dataset): def init(self, train_data): self.train_data = train_data self.n_frames = 128 def pad_zero(self, input, length): input_shape = input.shape if input_shape[0] >= length: return input[:length] if len(input_shape) == 1: return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0) if len(input_shape) == 2: return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0) def getitem(self, index): t_r = self.train_data[index] clean_file = t_r[0] noise_file = t_r[1] wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file) start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1 if start_index < 1: start_index = 1 else: start_index = np.random.randint(start_index) sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file) sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) b_data = {'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude, 'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude} return b_data def extract_fft(self, wav_path): audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0] stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True) stft_magnitude = np.abs(stft_result).T stft_phase = np.angle(stft_result).T return stft_magnitude, stft_phase def len(self): return len(self.train_data)。请给出详细注释

主要用于处理音频数据。 python class AudioDataset(Dataset): def __init__(self, train_data): self.train_data = train_data self.n_frames = 128 - __init__ 方法：初始化函数，用于创建 ...

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