ModuleNotFoundError: No module named 'boxmot.motion.kalman_filters.adapters'

时间: 2024-04-01 10:30:07 浏览: 52
ModuleNotFoundError: No module named 'boxmot.motion.kalman_filters.adapters' 是一个Python错误,表示在你的代码中找不到名为 'boxmot.motion.kalman_filters.adapters' 的模块。 这个错误通常发生在以下几种情况下: 1. 你没有安装名为 'boxmot' 的包或库。你需要确保你已经正确安装了这个包或库。可以使用 pip install 命令来安装它。 2. 'boxmot.motion.kalman_filters.adapters' 模块不存在于你的代码中。请检查你的代码,确保你正确导入了这个模块,并且模块的路径是正确的。 如果你确定已经正确安装了 'boxmot' 包,并且代码中导入模块的路径也是正确的,但仍然出现这个错误,可能是因为该模块不兼容你当前使用的Python版本或其他依赖项存在问题。
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ModuleNotFoundError: No module named 'statsmodels.tsa.arima'

根据引用所述,当使用pyinstaller打包时,如果程序中使用了statsmodels.api库,需要在打包前隐藏statsmodels.tsa.statespace._kalman_filter等pyd文件,否则在运行EXE文件时会出现找不到模块的错误。所以,出现"ModuleNotFoundError: No module named 'statsmodels.tsa.arima'"错误可能是因为在打包时未正确处理statsmodels库的相关模块。 解决这个问题的方法是在Anaconda3\Lib\site-packages\PyInstaller\hooks目录下创建一个名为hook-statsmodels.py的文件,如引用所述。在该文件中,可以指定要隐藏的statsmodels库的相关模块。通过这样的操作,pyinstaller在打包时将会正确处理statsmodels库,从而避免出现"ModuleNotFoundError"错误。 需要注意的是,确保你的系统中已经安装了statsmodels库,并且在打包前已经创建了hook-statsmodels.py文件,并将statsmodels库的相关模块添加到隐藏列表中。 希望以上信息能够帮助你解决"ModuleNotFoundError: No module named 'statsmodels.tsa.arima'"错误。

java.lang.RuntimeException: Unable to start activity ComponentInfo{com.example.test_differ_kalman/com.example.test_differ_kalman.MainActivity}: android.view.InflateException: Binary XML file line #49 in com.example.test_differ_kalman:layout/activity_main: Binary XML file line #49 in com.example.test_differ_kalman:layout/activity_main: Error inflating class com.roughike.bottombar.BottomBar

这个错误表明在启动 `MainActivity` 时发生了异常。具体的错误是 `InflateException`,它在解析布局文件 `activity_main.xml` 时发生了问题,并指出在第 49 行出现了 `com.roughike.bottombar.BottomBar` 类的错误。 要解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤: 1. 检查布局文件 `activity_main.xml` 中的第 49 行,确保没有任何语法错误或无效的标签。 2. 确保你的项目中包含了 `com.roughike.bottombar.BottomBar` 类的正确依赖项。你可以在项目的 `build.gradle` 文件中检查是否添加了正确的依赖项,并执行了同步操作。 3. 如果你使用的是自定义视图,确保你正确地实现了自定义视图类,并在布局文件中使用正确的包名和类名。 4. 检查 `MainActivity` 的代码,确保没有其他与布局文件相关的问题。例如,可能有其他代码试图访问布局文件中的视图或属性,但找不到相应的视图。 如果以上步骤没有解决问题,你可以提供更多的代码和错误信息,以便我能够更具体地帮助你解决这个问题。

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帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

优化:import numpy as np import scipy.signal as signal import scipy.io.wavfile as wavfile import pywt import matplotlib.pyplot as plt def wiener_filter(x, fs, cutoff): # 维纳滤波函数 N = len(x) freqs, Pxx = signal.periodogram(x, fs=fs) H = np.zeros(N) H[freqs <= cutoff] = 1 Pxx_smooth = np.maximum(Pxx, np.max(Pxx) * 1e-6) H_smooth = np.maximum(H, np.max(H) * 1e-6) G = H_smooth / (H_smooth + 1 / Pxx_smooth) y = np.real(np.fft.ifft(np.fft.fft(x) * G)) return y def kalman_filter(x): # 卡尔曼滤波函数 Q = np.diag([0.01, 1]) R = np.diag([1, 0.1]) A = np.array([[1, 1], [0, 1]]) H = np.array([[1, 0], [0, 1]]) x_hat = np.zeros((2, len(x))) P = np.zeros((2, 2, len(x))) x_hat[:, 0] = np.array([x[0], 0]) P[:, :, 0] = np.eye(2) for k in range(1, len(x)): x_hat[:, k] = np.dot(A, x_hat[:, k-1]) P[:, :, k] = np.dot(np.dot(A, P[:, :, k-1]), A.T) + Q K = np.dot(np.dot(P[:, :, k], H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P[:, :, k]), H.T) + R)) x_hat[:, k] += np.dot(K, x[k] - np.dot(H, x_hat[:, k])) P[:, :, k] = np.dot(np.eye(2) - np.dot(K, H), P[:, :, k]) y = x_hat[0, :] return y # 读取含有噪声的语音信号 rate, data = wavfile.read("shengyin.wav") data = data.astype(float) / 32767.0 # 维纳滤波 y_wiener = wiener_filter(data, fs=rate, cutoff=1000) # 卡尔曼滤波 y_kalman = kalman_filter(data) # 保存滤波后的信号到文件中 wavfile.write("wiener_filtered.wav", rate, np.int32(y_wiener * 32767.0)) wavfile.write("kalman_filtered.wav", rate, np.int32(y_kalman * 32767.0))

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