函数或变量 file_times_new 无法识别。

如果出现了函数或变量无法识别的情况，可能是以下原因导致的：

1. 函数或变量未定义：如果函数或变量未在程序中定义或声明，编译器就无法识别它们。请确认是否在程序中定义或声明了该函数或变量。

2. 函数或变量名拼写错误：如果函数或变量名拼写错误，编译器也无法识别它们。请确认函数或变量名是否拼写正确。

3. 函数或变量作用域错误：如果函数或变量的作用域不正确，编译器也无法识别它们。请确认函数或变量的作用域是否正确。

4. 头文件未包含：如果函数或变量在其他文件中定义或声明，需要包含相应的头文件。请确认是否包含了相应的头文件。

如果以上方法仍然无法解决问题，可以尝试使用调试工具查看程序执行过程中的变量和函数调用情况，以便更好地定位问题。

相关问题

for i=1:size(file_names_new,1) file_times_new(i,1)=str2num(strcat(file_names_new(i).name(length(file_names_new(i).name)-18:length(file_names_new(i).name)-11),file_names_new(i).name(length(file_names_new(i).name)-9:length(file_names_new(i).name)-4))); end file_times_sort_new=sort(file_times_new);% 返回排序后的时间 clear index; clear file_names_ind; clear file_names_sort; for i_file_new=1:size(file_names_new,1)% 根据排序的时间对文件排序 index_new=find(file_times_new==file_times_sort_new(i_file_new)); file_names_ind_new(i_file_new,1)=index_new(1); file_names_sort_new(i_file_new,1)=file_names_new(file_names_ind_new(i_file_new)); end for i_alth=2:size(file_names_sort_new,1) ar_ag=16; snr_th=8; file_name_buff=file_names_sort_new(i_alth).name; tic这段代码的流程是什么样的

这段代码的流程如下：

1. 使用循环遍历文件名列表 file_names_new，对每个文件名进行处理，得到一个时间戳，保存在 file_times_new 数组中。
2. 对 file_times_new 数组进行升序排序，得到排序后的时间戳数组 file_times_sort_new。
3. 使用循环遍历排序后的文件名列表 file_names_sort_new，根据文件名对应的时间戳，重新生成一个新的文件名列表 file_names_ind_new，并且按照时间戳排序后的文件名列表 file_names_sort_new。
4. 使用循环遍历 file_names_sort_new 文件名列表，从第二个文件名开始，依次进行一系列操作。
5. 在第 5 行代码中，将一个常量值 16 赋值给变量 ar_ag。
6. 在第 6 行代码中，将一个常量值 8 赋值给变量 snr_th。
7. 在第 7 行代码中，将当前文件名赋值给变量 file_name_buff。
8. 在第 8 行代码中，使用 tic 函数开始计时。

import librosa filepath = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\' filename = filepath + 'gz1.wav' y, sr = librosa.load(filename,sr = None ) # Beat tracking example # from __future__ import print_function import librosa import matplotlib.pyplot as plt import librosa.display import numpy as np filepath = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\' filename = filepath + 'gz1.wav' # 1. Get the file path to the included audio example # Sonify detected beat events tempo, beats = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr) y_beats = librosa.clicks(frames=beats, sr=sr) # Or generate a signal of the same length as y y_beats = librosa.clicks(frames=beats, sr=sr, length=len(y)) # Or use timing instead of frame indices times = librosa.frames_to_time(beats, sr=sr) y_beat_times = librosa.clicks(times=times, sr=sr) # Or with a click frequency of 880Hz and a 500ms sample y_beat_times880 = librosa.clicks(times=times, sr=sr, click_freq=880, click_duration=0.5) # Display click waveform next to the spectrogram plt.figure() S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr) ax = plt.subplot(2, 1, 2) librosa.display.specshow(librosa.power_to_db(S, ref=np.max), x_axis='time', y_axis='mel') plt.subplot(2, 1, 1, sharex=ax) librosa.display.waveshow(y_beat_times, sr=sr, label='Beat clicks') plt.legend() plt.xlim(15, 30) plt.tight_layout()

这段代码是一个节拍跟踪的例子，使用Librosa库分析一个音频文件中的节奏并生成节拍信号。代码中使用了`librosa.beat.beat_track`函数来检测节拍，然后使用`librosa.clicks`函数生成节拍信号，最后使用`librosa.frames_to_time`函数将节拍帧转换为时间。

在这段代码中，你可以通过修改变量`y`和`s`来分析不同的音频文件。你还可以尝试调整`librosa.clicks`函数的`click_freq`和`click_duration`参数来生成不同的节拍信号。调用`librosa.display.specshow`函数可以将音频信号的频谱图显示出来，使用`librosa.display.waveshow`函数可以将节拍信号显示出来。

如果你有任何问题或疑问，请随时让我知道。