翻译ID Recording Status Gender Jitter_rel Jitter_abs Jitter_RAP Jitter_PPQ Shim_loc Shim_dB Shim_APQ3 Shim_APQ5 Shi_APQ11 HNR05 HNR15 HNR25 HNR35 HNR38 RPDE DFA PPE GNE MFCC0 MFCC1 MFCC2 MFCC3 MFCC4 MFCC5 MFCC6 MFCC7 MFCC8 MFCC9 MFCC10 MFCC11 MFCC12 Delta0 Delta1 Delta2 Delta3 Delta4 Delta5 Delta6 Delta7 Delta8 Delta9 Delta10 Delta11 Delta12

根据您提供的信息，这是一个关于语音特征的数据表格。每一列代表不同的特征，包括翻译ID、录音状态、性别、抖动相关性、抖动绝对值、抖动RAP、抖动PPQ、Shim_loc、Shim_dB、Shim_APQ3、Shim_APQ5、Shi_APQ11、HNR05、HNR15、HNR25、HNR35、HNR38、RPDE、DFA、PPE、GNE以及MFCC0到MFCC12和Delta0到Delta12。

这些特征可能是用于分析和识别语音数据的。抖动和颤音测量声音振动的变化，Shim测量共振峰的变化，HNR测量谐波与噪声的比率，RPDE测量非线性动力学复杂性，DFA测量信号的长期相关性，PPE测量基频和噪声的比率，GNE测量能量分布的均匀性，MFCC和Delta则是声音信号的梅尔频率倒谱系数及其差异。

这些特征可能会在帕金森病语音预测或其他语音分析任务中使用。如果您有任何进一步的问题或需要更多帮助，请随时告诉我。

相关问题

/home/gec/Cap_Video_Recording/Cap_Video_Recording/mainwindow.h:8: error: opencv2/video.hpp: No such file or directory #include <opencv2/video.hpp> ^

这个错误是因为编译器无法找到opencv2/video.hpp这个文件，可能原因是你没有正确安装OpenCV或者没有正确设置编译器的头文件搜索路径。你可以尝试以下解决方案：

1. 确认你已经正确安装了OpenCV，并且安装路径中包含了video.hpp这个文件。你可以在命令行中输入以下命令来确认OpenCV是否正确安装：

   pkg-config --modversion opencv

如果返回了OpenCV的版本号，说明OpenCV已经正确安装。

2. 确认编译器的头文件搜索路径已经正确设置。你可以在编译命令中加入以下参数来指定头文件搜索路径：

   -I/path/to/opencv/include

其中，/path/to/opencv是你的OpenCV的安装路径，include是opencv的头文件目录。

3. 如果以上方法都无法解决问题，你可以尝试重新安装OpenCV，并且将video模块选择为编译选项。你可以在编译前使用cmake来配置OpenCV的编译选项：

   cmake -D WITH_CUDA=OFF -D WITH_OPENCL=OFF -D BUILD_opencv_video=ON /path/to/opencv/source

其中，/path/to/opencv/source是OpenCV的源代码路径。这个命令将会编译OpenCV的video模块，并且禁用CUDA和OpenCL加速。完成编译后，将会在安装路径中生成包含video.hpp的头文件。

def aggregate_diagnostic(y_dic): tmp = [] for key in y_dic.keys(): if key in agg_df.index: tmp.append(agg_df.loc[key].diagnostic_class) return list(set(tmp)) # 添加诊断信息 Y['diagnostic_superclass'] = Y.scp_codes.apply(aggregate_diagnostic) Y.columns Index(['patient_id', 'age', 'sex', 'height', 'weight', 'nurse', 'site', 'device', 'recording_date', 'report', 'scp_codes', 'heart_axis', 'infarction_stadium1', 'infarction_stadium2', 'validated_by', 'second_opinion', 'initial_autogenerated_report', 'validated_by_human', 'baseline_drift', 'static_noise', 'burst_noise', 'electrodes_problems', 'extra_beats', 'pacemaker', 'strat_fold', 'filename_lr', 'filename_hr', 'diagnostic_superclass'], dtype='object') plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 10.0) plt.figure() plt.plot(X[0][:, 0], linewidth=1.2) plt.grid(linestyle='--') # plt.yticks([]) plt.show()请问这段代码什么意思请逐行解释这段代码

这段代码是一个函数和一些绘图代码的组合，可以逐行解释如下：

1. `def aggregate_diagnostic(y_dic):`：定义了一个名为 `aggregate_diagnostic` 的函数，该函数的输入是一个字典 `y_dic`。

2. `tmp = []`：创建了一个空列表 `tmp`。

3. `for key in y_dic.keys():`：遍历字典 `y_dic` 中的所有键。

4. `if key in agg_df.index:`：如果当前键在 `agg_df` 的索引中存在，执行下一步。

5. `tmp.append(agg_df.loc[key].diagnostic_class)`：将 `agg_df` 中当前键对应行的 `diagnostic_class` 值添加到列表 `tmp` 中。

6. `return list(set(tmp))`：返回去重后的 `tmp` 列表，即对输入字典 `y_dic` 中所有键对应的 `diagnostic_class` 值进行去重操作。

7. `Y['diagnostic_superclass'] = Y.scp_codes.apply(aggregate_diagnostic)`：将 `Y` 数据集中 `scp_codes` 这一列的每个元素作为输入，调用 `aggregate_diagnostic` 函数，并将函数返回值赋值给 `Y` 数据集中的 `diagnostic_superclass` 列。

8. `Y.columns`：输出 `Y` 数据集的列名。

9. `plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 10.0)`：设置绘图时的图片尺寸。

10. `plt.figure()`：创建一个新的绘图窗口。

11. `plt.plot(X[0][:, 0], linewidth=1.2)`：绘制 `X` 数据集中第一个元素的第一列数据，线宽为 1.2。

12. `plt.grid(linestyle='--')`：添加网格线，线型为虚线。

13. `plt.show()`：显示绘图结果。