讲解下列代码:def make_grid(shape, window=256, min_overlap=32): """ Return Array of size (N,4), where N - number of tiles, 2nd axis represente slices: x1,x2,y1,y2 """ x, y = shape nx = x // (window - min_overlap) + 1 x1 = np.linspace(0, x, num=nx, endpoint=False, dtype=np.int64) x1[-1] = x - window x2 = (x1 + window).clip(0, x) ny = y // (window - min_overlap) + 1 y1 = np.linspace(0, y, num=ny, endpoint=False, dtype=np.int64) y1[-1] = y - window y2 = (y1 + window).clip(0, y) slices = np.zeros((nx,ny, 4), dtype=np.int64) for i in range(nx): for j in range(ny): slices[i,j] = x1[i], x2[i], y1[j], y2[j] return slices.reshape(nx*ny,4)
时间: 2024-04-28 21:23:16 浏览: 19
这是一个 Python 函数,名为 `make_grid`。这个函数接收三个参数:`shape`,`window` 和 `min_overlap`。
函数的作用是将一个形状为 `(x,y)` 的二维数组划分成多个大小为 `window x window` 的矩形块。
具体来说,函数首先根据 `window` 和 `min_overlap` 计算出水平方向和垂直方向上的矩形块数量 `nx` 和 `ny`,然后用 `np.linspace` 函数在水平和垂直方向上均匀分割原始数组,得到每个矩形块的起始和结束位置。这些位置信息存储在 `x1`、`x2`、`y1` 和 `y2` 四个数组中。
接下来,函数使用这些位置信息创建一个形状为 `(nx, ny, 4)` 的零数组 `slices`,其中第三个维度表示每个矩形块的左上角和右下角坐标。然后使用两个嵌套的循环,将每个矩形块的位置信息填充到 `slices` 数组中。
最后,函数使用 `reshape` 方法将 `slices` 数组从形状为 `(nx, ny, 4)` 转换为形状为 `(nx * ny, 4)`,并返回这个一维数组。
总体来说,这个函数的作用是将一个二维数组划分成多个大小相同的矩形块,并返回每个矩形块的位置信息。
相关问题
def make_grid(shape, window=256, min_overlap=32): """ Return Array of size (N,4), where N - number of tiles, 2nd axis represente slices: x1,x2,y1,y2 """ x, y = shape nx = x // (window - min_overlap) + 1 x1 = np.linspace(0, x, num=nx, endpoint=False, dtype=np.int64) x1[-1] = x - window x2 = (x1 + window).clip(0, x) ny = y // (window - min_overlap) + 1 y1 = np.linspace(0, y, num=ny, endpoint=False, dtype=np.int64) y1[-1] = y - window y2 = (y1 + window).clip(0, y) slices = np.zeros((nx,ny, 4), dtype=np.int64) for i in range(nx): for j in range(ny): slices[i,j] = x1[i], x2[i], y1[j], y2[j] return slices.reshape(nx*ny,4)此段代码所运用的想法
这段代码实现了一个将二维数组划分成多个大小相同的矩形块的想法。具体来说:
1. 首先,代码根据输入的 `shape` 参数,获取到数组的行数和列数。
2. 然后,根据输入的 `window` 和 `min_overlap` 参数,计算出水平方向和垂直方向上的矩形块数量 `nx` 和 `ny`,以及每个矩形块的起始和结束位置。
3. 接下来,代码使用 `np.zeros` 函数创建一个形状为 `(nx, ny, 4)` 的零数组 `slices`,其中第三个维度表示每个矩形块的左上角和右下角坐标。
4. 最后,代码使用两个嵌套的循环,将每个矩形块的位置信息填充到 `slices` 数组中,并使用 `reshape` 方法将 `slices` 数组从形状为 `(nx, ny, 4)` 转换为形状为 `(nx * ny, 4)` 的一维数组,并返回该数组。
总体来说,这个想法是将一个较大的二维数组划分成多个小的矩形块,以便于对每个矩形块进行进一步处理。该想法在图像处理等领域中被广泛应用,例如将一张大图片切分成多个小图片进行分析或处理。
优化这段重叠相加的代码,进行加权平均,以避免重叠部分信号失真:def overlap_add(data, frame_size, overlap): # 计算帧数 num_frames = int(len(data) / (frame_size - overlap)) # 计算每个帧的起始位置和结束位置 starts = np.arange(num_frames) * (frame_size - overlap) ends = starts + frame_size # 初始化输出数组 output = np.zeros((num_frames - 1) * overlap + frame_size) # 进行重叠相加 for i in range(num_frames): frame = data[starts[i]:ends[i]] if i == 0: output[:ends[i]] = frame else: output[starts[i]:ends[i]] += frame[overlap:] return output
可以使用加权平均的方式,对重叠部分进行平滑处理,以避免信号失真。具体来说,可以在每个帧的重叠部分,计算一个加权系数,然后对输入帧和输出帧进行加权平均。加权系数可以使用线性或者非线性的方式计算,例如可以使用三角窗、汉明窗或者三项式窗等窗函数来计算加权系数。以下是基于三角窗计算加权系数的代码示例:
```python
def overlap_add(data, frame_size, overlap):
# 计算帧数
num_frames = int(len(data) / (frame_size - overlap))
# 计算每个帧的起始位置和结束位置
starts = np.arange(num_frames) * (frame_size - overlap)
ends = starts + frame_size
# 初始化输出数组和加权系数数组
output = np.zeros((num_frames - 1) * overlap + frame_size)
weights = np.zeros_like(output)
# 计算加权系数窗口
window = np.bartlett(overlap * 2)
# 进行重叠相加
for i in range(num_frames):
frame = data[starts[i]:ends[i]]
if i == 0:
output[:ends[i]] = frame
weights[:ends[i]] = 1.0
else:
# 计算加权系数
weight = window[:overlap] + window[overlap:] * (1.0 - np.linspace(0.0, 1.0, overlap))
output[starts[i]:ends[i]-overlap] += frame[:frame_size-overlap] * weight
output[starts[i]+overlap:ends[i]] += frame[overlap:] * window[overlap:]
weights[starts[i]:ends[i]-overlap] += weight
weights[starts[i]+overlap:ends[i]] += window[overlap:]
# 对输出信号进行加权平均
output /= weights
return output
```
代码中使用了bartlett窗函数来计算加权系数窗口,然后根据重叠窗口的位置,对输入帧和输出帧进行加权平均。对于第一帧,直接将其复制到输出信号中,并将加权系数设为1.0。对于后续帧,分别计算前半部分和后半部分的加权系数,然后对输入帧和输出帧进行加权平均,并将加权系数累加到weights数组中,最后对输出信号进行加权平均。这样可以有效地避免重叠部分信号失真的问题,获得更好的重叠相加效果。