QCustomPlot *CustomPlot_Magnitude = new QCustomPlot;定义的CustomPlot_Magnitude 无法再新的函数中使用

时间: 2024-03-17 18:13:32 浏览: 55
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MAGNiTUDE.rar_license x_magnitude_magnitude sentinel_sentinel em

这可能是由于作用域的问题导致的。如果你在函数内部定义了CustomPlot_Magnitude，那么它只能在该函数内部使用，无法在其他函数中调用。如果你希望在多个函数中使用CustomPlot_Magnitude，可以将其定义为类的成员变量，或者将其定义为全局变量。另外，请确保你在其他函数中正确地引用了CustomPlot_Magnitude，例如通过使用指针或引用来传递它。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息以便更好地理解问题。
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dvrvlinearharmonicsmain.rar_VOLTAGE MAGNITUDE_desired _load freq

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order_of_magnitude:将浮点转换为SI单位

from order_of_magnitude import order_of_magnitude order_of_magnitude.oom(1.20679264e+19) # returns '12.1 E' order_of_magnitude.oom(1.20679264e+19, decimals=4) # returns '12.0679 E' order_of_magnitude....

QCustomPlot *CustomPlot_Magnitude = new QCustomPlot定义后如何定义为成员变量

这样，CustomPlot_Magnitude就可以在该类的其他成员函数中使用了。请注意，如果你希望在其他函数中访问CustomPlot_Magnitude，可以提供一个公共接口（例如getCustomPlot_Magnitude()函数）来返回CustomPlot_...

在头文件中private slots: QCustomPlot *CustomPlot_Magnitude;声明后如何在源文件中使用

如果你需要在其他函数中使用 CustomPlot_Magnitude 指针，你可以将它声明为类的成员变量，然后在类的任何函数中使用它。例如： #include "header.h" // 包含头文件 // ... void SomeClass::SomeFunction1()...

class MyClass { private: QCustomPlot *CustomPlot_Magnitude; };MyClass::MyClass() { CustomPlot_Magnitude = new QCustomPlot; }C++Qt不支持这种书写

我很抱歉，我的回答可能有些错误。在C++/Qt中，类的成员变量必须在构造函数的初始化列表中初始化，而不能在构造函数的主体中...这样就可以将CustomPlot_Magnitude定义为类的成员变量，并在构造函数中正确地初始化它了。

如何将CustomPlot_Magnitude声明为类的成员变量

你可以将 CustomPlot_Magnitude 声明为一个指向 QCustomPlot 对象的指针，并在类的构造函数中初始化它。以下是一个示例： // someclass.h #include <QCustomPlot> class SomeClass : public QObject { Q...

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

这段代码定义了一个 AudioDataset 类，继承自 PyTorch 中的 Dataset 类。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....

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)。请给出详细解释和注释

这段代码定义了一个名为 AudioDataset 的类，继承自 PyTorch 中的 Dataset 类，用于处理音频数据。 __init__(self, train_data) 方法接受一个名为 train_data 的参数，表示训练数据集。在方法内部，将 ...

下面给出一段详细代码：class CrnModel: def init(self, feature_num): self.feature_num = feature_num self.input_magnitude = layers.Input(shape=[128, feature_num], name='input_magnitude') model_output = self.structure_model() self.model = tf.keras.Model(inputs=self.input_magnitude, outputs=model_output) self.model.summary() def structure_model(self): layer_input = self.input_magnitude layer_output = layers.Conv1D(filters=64, padding='causal', dilation_rate=1, kernel_size=3, activation='relu')( layer_input) layer_output = layers.Conv1D(filters=64, padding='causal', dilation_rate=2, kernel_size=3, activation='relu')( layer_output) layer_output = layers.Conv1D(filters=64, padding='causal', dilation_rate=4, kernel_size=3, activation='relu')( layer_output) layer_output = layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='linear')(layer_output) layer_output = layers.Conv1D(filters=257, kernel_size=1, activation='relu')(layer_output) return layer_output。请你给出详细解释和注释

这是一个使用 TensorFlow 实现的 CRN（Causal Residual Network）模型，用于音频信号处理。下面是对代码的详细注释： class CrnModel: def __init__(self, feature_num): self.feature_num = feature_num # ...

def calculate_magnitude(acceleration): # 计算加速度向量的模 return math.sqrt(sum([a * a for a in acceleration])) def count_steps(acceleration_data, threshold): steps = 0 is_peak = False for i in range(1, len(acceleration_data) - 1): # 计算当前时间点的加速度向量模 current_magnitude = calculate_magnitude(acceleration_data[i]) # 检查是否为峰值 if (acceleration_data[i][1] > acceleration_data[i-1][1] and acceleration_data[i][1] > acceleration_data[i+1][1] and current_magnitude > threshold): # 确保在峰值之后的一小段时间内不再计数 is_peak = True if is_peak and current_magnitude < threshold: is_peak = False steps += 1改进

在这个函数中，我们可以对计数过程进行改进，以便更准确地计算步数。首先，我们可以引入一个名为 last_peak 的变量，用于记录上一个峰值的时间点，以便在计数峰值之后的一小段时间内不重复计数。我们还可以将峰值...

Complex coeff_1 = new Complex(1, 0);怎么用

你可以将 coeff_1 用于复数运算中，例如与另一个复数相加、相乘等，或者进行复数函数的计算，例如求复数的共轭、模长等。 以下是一个示例代码，展示如何使用 coeff_1 进行复数运算： csharp using System; ...

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

在该代码中，window_size、step_size 和 fft_size 是用于计算 spectrogram 的参数。 - window_size：窗口大小，表示每个窗口中包含的采样点数量。较大的窗口大小可以提供更好的频率分辨率，但会降低时间分辨率。...

layer_output = layers.Reshape((-1, self.feature_num, 1))(self.input_magnitude) skiper_connection = [] layer_output = layers.Conv2D(filters=16, kernel_size=(1, 3), strides=(1, 2))(layer_output)解释这段代码

接下来，第二行代码定义了一个空的列表 skiper_connection，该列表将在后续的代码中用于存储 skip connection。 最后，第三行代码调用了 Keras 中的 Conv2D 层，对输入的数据进行卷积操作。其中，filters=16 表示...

# 使用Keras框架中的layers.Reshape()函数对self.input_magnitude进行了重塑操作，将其转化为一个形状为(-1, self.feature_num, 1)的三维张量 layer_output = layers.Reshape((-1, self.feature_num, 1))(self.input_magnitude) # 定义了一个空列表，用来存储跳过的连接信息，来连接下采样和上采样 skiper_connection = []

这段代码使用Keras框架中的layers.Reshape()函数对self.input_magnitude进行了重塑操作，并将其转化为一个形状为(-1, self.feature_num, 1)的三维张量。这里的self.input_magnitude是输入的语谱图，-1表示不确定的...

def find_endline(img): endbox_num = 0 for r in img.find_rects(threshold = 10000): endbox_size = r.magnitude() endbox_w = r.w() endbox_h = r.h() k=1

函数使用img.find_rects方法查找图像中的矩形。找到的矩形会被存储在变量r中。然后，函数计算矩形的大小、宽度和高度，并将结果分别存储在endbox_size、endbox_w和endbox_h中。 在这段代码中，k=1没有...

MATLAB代码；采用窗函数设计法完成低通滤波器的设计，参数为： wp1=0.35*pi; wp=0.35*pi;ws=0.8*pi;Ap=-3dB, As=-45dB;

以下是MATLAB代码，使用窗口函数法设计低通滤波器： matlab % 定义参数 wp1 = 0.35*pi; wp = 0.35*pi; ws = 0.8*pi; Ap = 3; % 通带最大衰减 As = 45; % 阻带最小衰减 % 计算通带、阻带截止频率 wp2 = wp1 + ...

layer_output = layers.Reshape((-1, self.feature_num, 1))(self.input_magnitude) # 定义了一个空列表，用来存储跳过的连接信息，来连接下采样和上采样 skiper_connection = []

这段代码是使用Keras的Reshape函数对输入数据进行了变形操作，将输入数据从二维形式的矩阵转换为四维的张量。其中，(-1, self.feature_num, 1)指定了输出张量的形状，-1表示根据输入数据的大小自动推断输出张量的...

symbols_per_average = ceil(symbols_per_carrier/5);%符号数的1/5，10行 avg_temp_time = (IFFT_bin_length+GI+GIP)*symbols_per_average;%点数，10行数据，10个符号 averages = floor(temp_time1/avg_temp_time); average_fft(1:avg_temp_time) = 0;%分成5段 for a = 0:(averages-1) subset_ofdm = Tx_data(((a*avg_temp_time)+1):((a+1)*avg_temp_time));%利用循环前缀后缀未叠加的串行加窗信号计算频谱 subset_ofdm_f = abs(fft(subset_ofdm));%分段求频谱 average_fft = average_fft + (subset_ofdm_f/averages);%总共的数据分为5段，分段进行FFT，平均相加 end average_fft_log = 20*log10(average_fft); figure (3) subplot(2,1,2) plot((0:(avg_temp_time-1))/avg_temp_time, average_fft_log)%归一化 0/avg_temp_time : (avg_temp_time-1)/avg_temp_time hold on plot(0:1/IFFT_bin_length:1, -35, 'rd') grid on axis([0 0.5 -40 max(average_fft_log)]) ylabel('Magnitude (dB)') xlabel('Normalized Frequency (0.5 = fs/2)') title('加窗的发送信号频谱')

这段代码主要是实现对发送信号的...其中，通过求取20倍对数转化为dB单位，再绘制出归一化后的频谱图。同时，还在图中标注了一个红色的点，表示对应的无线电频率处的功率谱密度阈值，用于判断发送信号是否超出规定范围。
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Buck_boostinverting.rar_Greater_Transformer-less_VOLTAGE MAGNITU

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