raise AttributeError("'{}' object has no attribute '{}'".format( AttributeError: 'LeNet' object has no attribute 'sig'

这个错误信息是在Python编程中遇到的一个常见问题，当你尝试访问`LeNet`对象上不存在的属性`'sig'`时会出现。`LeNet`是一个特定的模型，比如卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的实例，但它并没有声明或者初始化名为`sig`的属性。`AttributeError`通常表示你试图调用的方法或获取的变量在该对象的上下文中并不存在。为了修复这个问题，你需要检查是否正确地设置了`sig`属性，或者确认你期望的属性是否存在于`LeNet`的定义或当前实例中。

相关问题

错误：AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'correlate'

非常抱歉，之前的代码存在错误。`numpy.ndarray`对象确实没有`correlate`方法，正确的做法是使用`scipy.signal.correlate`函数。请使用以下代码进行自相关分析：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal as sig
import scipy.io.wavfile as wav

# 读取wav文件
fs, data = wav.read('test.wav')

# 取其中一路声道
signal = data[:, 0]

# 设置自相关函数的最大延迟
max_delay = int(fs / 50)  # 最大延迟为20ms

# 计算自相关函数
acf = sig.correlate(signal, signal, mode='full')[-max_delay:]

# 取自相关函数的前半部分
acf_half = acf[:len(acf) // 2]

# 寻找基音周期
period = np.argmax(acf_half) + 1

# 计算基音频率
fund_freq = fs / period

# 绘制基频曲线
plt.plot(acf_half)
plt.xlabel('Delay (samples)')
plt.ylabel('Autocorrelation')
plt.title('Fundamental Frequency = %.2f Hz' % fund_freq)
plt.show()

希望这次能够帮助到您，如有其他问题，请随时提问。

File "D:\pythonProject_PT\main.py", line 13, in preprocess b, a = ecg_sig.butter(4, 20 / (fs / 2), 'low') AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'butter'

这个错误和之前的错误类似，也是因为你正在尝试使用一个 NumPy 数组对象调用 `butter` 函数。

你需要将 `ecg_sig` 数组对象转换为一个信号处理模块中的对象。你可以使用以下代码将数组转换为一个信号处理模块中的对象：

ecg_sig = signal.detrend(ecg_sig)
ecg_sig = signal.resample(ecg_sig, int(len(ecg_sig) * 2))

然后，你可以使用以下代码来调用 `butter` 函数：

b, a = signal.butter(4, 20 / (fs / 2), 'low')

最后，你需要使用以下代码将滤波器应用于信号：

filtered_ecg_sig = signal.filtfilt(b, a, ecg_sig)

这应该可以解决你遇到的问题。