matlab的win_1d = window(@hann,79)语句转换为python代码

时间: 2024-11-12 13:34:25 浏览: 11
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MATLAB-window.rar_matlab wind_matlab window_window_窗函数_调用函数

MATLAB中的`win_1d = window(@hann, 79)`语句用于生成一个一维汉明窗（Hanning窗），其中`@hann`是一个匿名函数指针，表示使用汉明窗函数，`79`是窗口长度。在Python中，可以使用numpy库中的`signal`模块来实现类似的功能。以下是等效的Python代码： ```python from numpy import hanning, ones import scipy.signal as signal # 定义窗口长度 window_length = 79 # 使用hanning函数生成窗口 win_1d = hanning(window_length) ``` 这里我们没有直接模拟匿名函数的概念，因为Python里可以直接传递函数名称。如果需要在Python中创建一个函数并随后应用它作为窗口函数，你可以这样做： ```python def hann_window(length): return hanning(length) window_length = 79 win_1d = hann_window(window_length) ```
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hann_window = hann(N)'; signal_hann = signal .* hann_window;这段matlab代码是什么意思

这段 Matlab 代码的作用是将一个长度为 N 的信号 signal 进行汉宁窗处理，得到一个长度为 N 的信号 signal_hann。 具体而言，首先使用 hann(N) 函数生成一个长度为 N 的汉宁窗（也称汉明窗），并使用转置运算符 ...

def stft( y, n_fft=2048, hop_length=None, win_length=None, window="hann", center=True, dtype=None, pad_mode="reflect", ):

- window：窗口函数，默认为"hann"，表示使用汉宁窗口。也可以指定其他窗口函数，比如"hamming"、"blackman"等。 - center：是否在每个帧中心对齐窗口，默认为True。如果设置为False，则窗口将从每个帧的...

请问下列代码中window_size step_size和fft_size要如何设置 def get_spectrogram(file_path, window_size=20, step_size=10, fft_size=1024): # 读取 WAV 文件 sample_rate, audio = wav.read(file_path) # 将音频数据转换为单声道 if len(audio.shape) > 1: audio = audio[:, 0] # 计算窗口大小和步长（以采样点为单位） window_size = int(window_size * sample_rate / 1000) step_size = int(step_size * sample_rate / 1000) # 使用短时傅里叶变换计算 spectrogram _, _, spectrogram = signal.spectrogram( audio, fs=sample_rate, window='hann', nperseg=window_size, noverlap=window_size - step_size, nfft=fft_size, mode='magnitude' ) # 对 spectrogram 进行对数变换 spectrogram = np.log1p(spectrogram) return spectrogram

在代码中，使用采样率 sample_rate 将毫秒转换为采样点数量。 根据您的需求，您可以尝试不同的窗口大小、步长和 FFT 大小，以获得适合您数据特征的 spectrogram。您可能需要进行一些实验和调整，以找到最佳的参数...

if p.scale_adaptation % Code from DSST scale_factor = 1; base_target_sz = target_sz; scale_sigma = sqrt(p.num_scales) * p.scale_sigma_factor; ss = (1:p.num_scales) - ceil(p.num_scales/2); ys = exp(-0.5 * (ss.^2) / scale_sigma^2); ysf = single(fft(ys)); if mod(p.num_scales,2) == 0 scale_window = single(hann(p.num_scales+1)); scale_window = scale_window(2:end); else scale_window = single(hann(p.num_scales)); end; ss = 1:p.num_scales; scale_factors = p.scale_step.^(ceil(p.num_scales/2) - ss); if p.scale_model_factor^2 * prod(p.norm_target_sz) > p.scale_model_max_area p.scale_model_factor = sqrt(p.scale_model_max_area/prod(p.norm_target_sz)); end scale_model_sz = floor(p.norm_target_sz * p.scale_model_factor); % find maximum and minimum scales min_scale_factor = p.scale_step ^ ceil(log(max(5 ./ bg_area)) / log(p.scale_step)); max_scale_factor = p.scale_step ^ floor(log(min([size(im,1) size(im,2)] ./ target_sz)) / log(p.scale_step)); end

这段代码实现的是目标跟踪算法中的尺度自适应部分。首先判断是否需要进行尺度自适应，然后计算尺度变换因子scale_factor、目标大小base_target_sz和尺度响应图的标准差scale_sigma。接着生成一组尺度因子scale_...

%% 生成信号 fs = 10000; t = 0:1/fs:1-1/fs; x = sin(2pi1000*t); %% 窗函数 win_dict = containers.Map({'rect', 'hanning', 'hamming', 'blackman', 'kaiser'}, {'boxcar', 'hann', 'hamming', 'blackman', @(L) kaiser(L, 5)}); win_len = 256; %% 频谱分析 for idx = 1:numel(keys(win_dict)) win_name = keys(win_dict); % 获取窗函数名称 win_func = win_dict(win_name); % 获取窗函数 win = window(win_func, win_len); % 计算窗函数 xw = x(1:win_len) .* win'; % 应用窗函数 Xw = fft(xw, win_len); % 进行FFT freq = linspace(0, fs/2, win_len/2+1); % 计算频率 Xw_db = 20*log10(abs(Xw)); % 转换为分贝 Xw_db = Xw_db - max(Xw_db); % 归一化 plot(freq, Xw_db(1:win_len/2+1), 'DisplayName', win_name); % 绘制曲线 hold on; end %% 图像显示 xlim([0, 5000]); ylim([-60, 0]); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude (dB)'); legend('show'); hold off; grid on; 前面的是MATLAB代码，代码中有哪些问题，该如何改进

win = window(win_func(win_len), win_len); % 计算窗函数 xw = x(1:win_len) .* win'; % 应用窗函数 Xw = fft(xw, win_len); % 进行FFT freq = linspace(0, fs/2, win_len/2+1); % 计算频率 Xw_db = 20*log...

% 生成信号 fs = 10000; t = 0:1/fs:1-1/fs; x = sin(2*pi*1000*t); % 窗函数 win_dict = containers.Map({'rect', 'hanning', 'hamming', 'blackman', 'kaiser'}, {'boxcar', 'hann', 'hamming', 'blackman', @(L) kaiser(L, 5)}); win_len = 256; % 频谱分析 figure; win_names = keys(win_dict); % 获取窗函数名称 for idx = 1:numel(win_names) win_name = win_names{idx}; % 获取窗函数名称 win_func = win_dict(win_name); % 获取窗函数 win = window(win_func, win_len); % 计算窗函数 xw = x(1:win_len) .* win'; % 应用窗函数 Xw = fft(xw, win_len); % 进行FFT freq = linspace(0, fs/2, win_len/2+1); % 计算频率 Xw_db = 20*log10(abs(Xw(1:win_len/2+1))); % 转换为分贝 Xw_db = Xw_db - max(Xw_db); % 归一化 plot(freq, Xw_db, 'DisplayName', win_name); % 绘制曲线 hold on; end % 图像显示 xlim([0, 5000]); ylim([-60, 0]); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude (dB)'); legend('show'); hold off; grid on; 帮我把每一句后面都加上注释

好的，以下是每句代码的注释： % 生成信号 fs = 10000; % 采样率为10000Hz t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间序列，从0s到1s，步长为1/fs x = sin(2*pi*1000*t); % 生成频率为1000Hz的正弦波信号 % 窗函数 win_dict =...

% 定义信号参数 A = 1; B = 0.2; f1 = 100; f2 = 120; fs= 500; N = 160; t=0:1/fs:N/fs-1/fs; % 生成信号 x = A*cos(2*pi*f1*t) + B*cos(2*pi*f2*t); signal=x; %添加窗函数 N=160; t=0:1/fs:N/fs-1/fs; %加矩形窗 rectangular_window = ones(1, N); signal_rectangular = signal .* rectangular_window; % 加汉宁窗 hann_window = hann(N)'; signal_hann = signal .* hann_window; % 加布莱克曼窗 blackman_window = blackman(N)'; signal_blackman = signal .* blackman_window;将上述加窗信号进行傅里叶频谱分析，并输出图像，要求横坐标范围为0到500Hz，纵坐标范围为0到10，要如何添加matlab代码

可以使用 Matlab 中的 fft 和 abs 函数对加窗信号进行傅里叶变换和幅度谱计算，并使用 plot 函数绘制频谱图。具体的代码如下： % 计算矩形窗信号的频谱 X_rectangular = abs(fft(signal_rectangular)); f...

if isToolboxAvailable('Signal Processing Toolbox') hann_window = single(hann(p.cf_response_size(1)) * hann(p.cf_response_size(2))'); else hann_window = single(myHann(p.cf_response_size(1)) * myHann(p.cf_response_size(2))'); end

这段代码主要是用于生成汉宁窗。如果当前系统安装了 Signal Processing Toolbox，则使用 Signal Processing Toolbox 中的 hann 函数生成汉宁窗；否则使用自定义的 myHann 函数生成汉宁窗。生成汉宁窗的目的是减少...

librosa.cqt(y=None, sr=22050, hop_length=512, fmin=None, n_bins=84, bins_per_octave=12, tuning=0.0, filter_scale=1, norm=1, sparsity=0.01, window='hann', scale=True, pad_mode='reflect', res_type=None)

CQT是一种将音频信号转换为频谱表示的方法，它与傅里叶变换和短时傅里叶变换不同，它可以更好地捕捉音乐信号中的音高和音调信息。 该函数的参数含义如下： - y：音频信号，可以是一维数组或二维数组。如果是二维...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.signal import get_window 生成信号 fs = 10000 t = np.arange(0, 1, 1/fs) x = np.sin(2np.pi1000*t) 窗函数 win_dict = {'rect': 'boxcar', 'hanning': 'hann', 'hamming': 'hamming', 'blackman': 'blackman', 'kaiser': 'kaiser'} win_len = 256 beta = 5 频谱分析 for win_name, win_func in win_dict.items(): win = get_window(win_func, win_len) xw = x[:win_len] * win Xw = np.fft.fft(xw, win_len) freq = np.fft.fftfreq(win_len, 1/fs) Xw_db = 20*np.log10(abs(Xw)) Xw_db -= Xw_db.max() plt.plot(freq, Xw_db, label=win_name) 图像显示 plt.xlim(0, 5000) plt.ylim(-60, 0) plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Magnitude (dB)') plt.legend() plt.show() 将上面这串代码，转换成MATLAB的代码，要求最终结果不变

win = get_window(win_func, win_len); xw = x(1:win_len) .* win'; Xw = fft(xw, win_len); freq = fftshift((-win_len/2:win_len/2-1)*(fs/win_len)); Xw_db = 20*log10(abs(Xw)); Xw_db = Xw_db - max(Xw_...

import torch class Network(torch.nn.Module):     def __init__(self, n_fft=1024, n_hop=160, n_hidden=1024):         super().__init__()         self.linear1 = torch.nn.LSTM(n_fft//2+1, n_hidden//2, num_layers=2, batch_first=True, bidirectional=True)         self.linear2 = torch.nn.Linear(n_hidden, n_fft//2+1)         self.n_fft = n_fft         self.n_hop = n_hop         # self.window =         self.register_buffer('window', torch.hann_window(n_fft))     def forward(self, noisy):         # 傅里叶变换         noisy_spec = torch.stft(noisy, self.n_fft, self.n_hop, window=self.window, return_complex=True) # [B,C,T]         noisy_amplitude = torch.abs(noisy_spec).transpose(2,1) # [B,T,C=513]         # 神经网络计算         hidden = self.linear1(noisy_amplitude)[0] # [B,T,n_hidden=1024]         mask = self.linear2(hidden).sigmoid() # [B,T,C=513] (0,1)         # 降噪结果         denoise_spec = noisy_spec * mask.transpose(2,1)         denoise_wav = torch.istft(denoise_spec, self.n_fft, self.n_hop, window=self.window)         # 返回降噪后波形和降噪后谱图         return  denoise_wav, denoise_spec if __name__ == "__main__":     net = Network()     clean = torch.randn(4, 16000)     noise = torch.randn(4, 16000)     denoise_wav, denoise_spec = net(clean + noise)     print(denoise_spec.shape, denoise_wav.shape)

这段代码实现了一个基于LSTM的音频降噪网络，其核心思路是使用LSTM对音频信号的幅度谱进行处理，从而得到一个掩膜（mask），该掩膜可以在频域上降噪信号。具体来说，该网络的输入是含有噪声的干净音频信号，经过...

详细解释一下这段代码 % extract patch of size bg_area and resize to norm_bg_area im_patch_cf = getSubwindow(im, pos, p.norm_bg_area, bg_area); pwp_search_area = round(p.norm_pwp_search_area / area_resize_factor); % extract patch of size pwp_search_area and resize to norm_pwp_search_area im_patch_pwp = getSubwindow(im, pos, p.norm_pwp_search_area, pwp_search_area); % compute feature map xt = getFeatureMap(im_patch_cf, p.feature_type, p.cf_response_size, p.hog_cell_size); % apply Hann window xt_windowed = bsxfun(@times, hann_window, xt); % compute FFT xtf = fft2(xt_windowed); % Correlation between filter and test patch gives the response % Solve diagonal system per pixel. if p.den_per_channel hf = hf_num ./ (hf_den + p.lambda); else hf = bsxfun(@rdivide, hf_num, sum(hf_den, 3)+p.lambda); end response_cf = ensure_real(ifft2(sum(conj(hf) .* xtf, 3))); % Crop square search region (in feature pixels). response_cf = cropFilterResponse(response_cf, ... floor_odd(p.norm_delta_area / p.hog_cell_size)); if p.hog_cell_size > 1 % Scale up to match center likelihood resolution. response_cf = mexResize(response_cf, p.norm_delta_area,'auto'); end [likelihood_map] = getColourMap(im_patch_pwp, bg_hist, fg_hist, p.n_bins, p.grayscale_sequence); % (TODO) in theory it should be at 0.5 (unseen colors shoud have max entropy) likelihood_map(isnan(likelihood_map)) = 0; % each pixel of response_pwp loosely represents the likelihood that % the target (of size norm_target_sz) is centred on it response_pwp = getCenterLikelihood(likelihood_map, p.norm_target_sz);

这段代码是跟踪算法中的一部分。它将目标模板和当前帧中的搜索区域进行相关运算，以测量目标在搜索区域中的相似度，然后根据相似度对搜索区域进行排名，找到最可能的目标位置。具体地： - 首先，从当前帧中提取两个...

def stft(self, wave): result = [] # 按列为主序存储，也就是按通道为主序 wave = np.asfortranarray(wave) window = hann(self.frame_length, sym=False) channels = wave.shape[-1] for c in range(channels): data = wave[..., c] spectrogram = stft(data, n_fft=self.frame_length, hop_length=self.frame_step, window=window, center=False) spectrogram = np.expand_dims(spectrogram.T, axis=-1) result.append(spectrogram) result = np.concatenate(result, axis=-1) return result

这是一个名为 stft 的函数，它执行短时傅里叶变换（STFT）来将音频波形转换为频谱图。 该函数接受一个名为 wave 的输入参数，它是一个音频波形。该波形可以是多通道的，每个通道的数据存储在最后一个维度上。 ...
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在MATLAB中，"窗函数"（Window Function）是一种非常重要的工具，尤其在频谱分析和滤波器设计中。窗函数主要用于截断无限长序列，以减少信号的边沿效应，如栅栏效应或切尾失真。本篇文章将深入探讨MATLAB中的窗函数...

% 绘制原始信号和重建信号 figure; subplot(2,1,1); % 将mtlb中的所有元素除以mtlb的最大绝对值，以将向量归一化为[-1,1]的范围 plot(mtlb/max(abs(mtlb)),'b');grid on;title('signal of mtlb'); subplot(2,1,2); window_length=1024;%窗长 N=512;%512点DFT sign_large=1024;%语音帧的大小 sign_in=mtlb;L=length(sign_in); window=hann(window_length);Mod=sign_large-mod(L,sign_large);%对L取反 Q=(L+Mod)/sign_large; sign_in=[sign_in;zeros(Mod,1)]/max(abs(sign_in));%归一化 X=zeros(sign_large,(N/2+1));Z=zeros(window_length-1,(N/2+1)); t=(0:sign_large-1)'; window1=zeros(sign_large,(N/2+1)); window2=zeros(sign_large,(N/2+1)); for k=1:(N/2+1) w=2*pi*1j*(k-1)/N; window1(:,k)=exp(-w*t); window2(:,k)=exp(w*t); end for p=1:Q R=sign_in((p-1)*sign_large+1:p*sign_large); for k=1:(N/2+1) x=R.*window1(:,k); [X(:,k),Z(:,k)]=filter(window,1,x,Z(:,k));%加窗滤波后进行STFT变换 end X1=X.*window2; A=zeros(sign_large,1); for j=2:(N/2) A=A+X1(:,j); end Y((p-1)*sign_large+1:p*sign_large)=2*real(A)+real(X1(:,1)+X1(:,65));%求和 end sign_out=Y(1:L)/max(abs(Y)); figure(3); plot(sign_out);

这段代码实现了对原始信号进行STFT分析，然后对分析结果进行重建，最后绘制出原始信号和重建信号。具体步骤如下： 1. 对原始信号进行归一化处理，使其数值范围在[-1,1]之间。 2. 定义了一个1024点的汉宁窗口，并将...

优化以下代码 close all; clear all; f1=40000;f2=10000;f3=20000; %信号频率 F0=1e6; %采样频率 T0=1/F0; %采样间隔 t=0:T0:10; %设置时间区间和步长 xa=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t)+sin(2*pi*f3*t); %原信号 %信号曲线图 figure; plot(t,xa); axis([0 0.0002 -3 3]) title('原信号'); Fs=1e5; % 抽样率大于最大频率二倍 T=1/Fs; %采样间隔 N=1000; %采样点个数 n=(0:(N-1))*T; tn=0:T:10; xn=sin(2*pi*f1*n)+sin(2*pi*f2*n)+sin(2*pi*f3*n); figure; subplot(211); stem(n,xn,'filled'); %抽样信号曲线图 axis([0 0.0002 -3 3]); title('取样信号'); subplot(212); xn_f=fft(xn); %xn_f=fftshift(fft(xn)); %傅里叶变换 f_xn=(0:length(xn_f)-1)*Fs/length(xn_f); plot(f_xn,abs(xn_f)); title('取样信号频谱'); %内插恢复原信号 t1=0:1000-T; TN=ones(length(t1),1)*n-t1'*T*ones(1,length(n)); y=xn*sinc(2*pi*Fs*TN); figure; subplot(211); plot(t1,y); axis([0 20 -3 3]); subplot(212); y_f=fft(y); %傅里叶变换 f_y=(0:length(y_f)-1)*Fs/length(y_f); plot(f_y,abs(y_f)); low_filter=hanming_low; x2=filter(low_filter,y); figure; subplot(211); plot(x2); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x2_f=fft(x2); %傅里叶变换 f_x2=(0:length(x2_f)-1)*Fs/length(x2_f); plot(f_x2,abs(x2_f)); title('10KHz'); high_filter=hanming_high; x1=filter(high_filter,y); figure; subplot(211); plot(x1); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x1_f=fft(x1); %傅里叶变换 f_x1=(0:length(x1_f)-1)*Fs/length(x1_f); plot(f_x1,abs(x1_f)); title('40KHz'); band_filter=hanming_band; x3=filter(band_filter,y); figure; subplot(211); plot(x3); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x3_f=fft(x3); %傅里叶变换 f_x3=(0:length(x3_f)-1)*Fs/length(x3_f); plot(f_x3,abs(x3_f)); title('20KHz');

以下是代码的优化： matlab close all; clear all; % 信号频率 f1 = 40000; f2 = 10000; f3 = 20000; % 采样频率 Fs = 1e5; % 时间区间和步长 t = 0:1/Fs:10; % 原信号 xa = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2...
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资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。
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