tidyr::crossing功能

`tidyr::crossing` 是一个函数，用于生成两个或多个变量的所有可能组合。它接受两种不同的输入形式：向量或列表。

当传递向量时，每个向量代表一个变量，函数将生成一个数据框，其中每一行都是所有变量的一个组合。例如，如果传递两个向量 `x` 和 `y`，其中 `x` 包含三个元素（a、b、c），`y` 包含两个元素（1、2），那么 `crossing(x, y)` 会生成一个包含六行的数据框，其中包含所有可能的组合：

  x y
1 a 1
2 a 2
3 b 1
4 b 2
5 c 1
6 c 2

当传递列表时，列表的每个元素都代表一个变量，并且可以为每个变量指定要使用的值。例如，如果传递一个列表 `list(x = c("a", "b"), y = c(1, 2))`，`crossing` 函数将生成与前面相同的结果。

`tidyr::crossing` 在数据处理中很有用，特别是在生成所有可能组合的情况下。在上述代码中，它用于生成 `id` 和 `target` 的所有组合，以便进一步处理和筛选数据。

相关问题

解释这段代码pb <- progress_bar$new(total = length(cancer_types)) for (i in cancer_types){ for (j in classes){ mi<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\",j,"_normalized_mi.csv"),row.names = 1,check.names = F) rna<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\",j,"_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) id<-rownames(mi) target<-rownames(rna) pair<-tidyr::crossing(id, target) pair<-cal_correlation(pair,mi,rna,pcc_filter) mi<-mi[rownames(mi)%in%unique(pair[,1]),] fwrite(mi,str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\",j,"_corr_validated_mi.csv"),sep = ',',row.names = T,quote = F) rna<-rna[rownames(rna)%in%unique(pair[,2]),] fwrite(rna,str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\",j,"_corr_validated_rna.csv"),sep = ',',row.names = T,quote = F) write.csv(pair,str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\",j,"_miRNA-RNA_pair.csv"),row.names=F,quote=F) } pb$tick() }

这段代码是一个嵌套循环，用于处理多个癌症类型和类别的数据。

首先，通过 `progress_bar$new(total = length(cancer_types))` 创建一个进度条对象 `pb`，总共需要处理的次数等于 `cancer_types` 的长度。

然后，使用两个嵌套的 `for` 循环遍历 `cancer_types` 和 `classes`。在每次循环中，执行以下步骤：

1. 使用 `read.csv` 函数读取指定路径下的文件，文件路径由变量 `dir`、`i` 和 `j` 构成。
2. 将读取的数据分别赋值给变量 `mi` 和 `rna`。
3. 获取 `mi` 和 `rna` 数据的行名称，并将其分别赋值给变量 `id` 和 `target`。
4. 使用 `tidyr::crossing` 函数获取 `id` 和 `target` 的所有组合，并赋值给变量 `pair`。
5. 调用自定义函数 `cal_correlation` 处理 `pair`、`mi`、`rna` 和 `pcc_filter`，得到筛选后的结果，并重新赋值给变量 `pair`。
6. 根据筛选后的结果，从 `mi` 中保留与 `pair[,1]` 中唯一值匹配的行，并将结果写入指定路径下的文件。
7. 根据筛选后的结果，从 `rna` 中保留与 `pair[,2]` 中唯一值匹配的行，并将结果写入指定路径下的文件。
8. 将 `pair` 写入指定路径下的文件，文件名为 `"_miRNA-RNA_pair.csv"`。

每执行完一次内层循环，调用 `pb$tick()` 方法更新进度条的状态。

整个代码的目的是读取文件、处理数据、筛选结果，并将处理后的数据和结果写入指定的文件中。

short time analysis:energy and zero crossing rate voiced

短时能量和过零率（声音）分析是一种常用的语音信号处理方法，主要用于语音识别、音频编解码等应用中。

短时能量是指语音信号在一小段时间内的能量大小。在语音中，不同的音素的能量大小是有差异的，通常元音的能量比较高，而辅音的能量较低。短时能量分析可以用于检测语音段的边界，例如对话的开始和结束位置等。

过零率是指语音信号在一小段时间内穿过零点的次数。由于人的声带振动产生的声音波形通常是周期性的，在辅音中有更多的过零点，而在元音中较少。过零率分析可以用于检测语音信号中的辅音和元音之间的边界，如音节边界。

有声音是指发音时声带振动产生的音，无声音则是在发音时声带不振动产生的音。过零率与有声音相关，因为有声音的声波波形经常穿过零点，而无声音的声波波形则较少或没有穿过零点。因此，过零率分析可以用于检测语音信号中的有声音和无声音之间的边界。

综上所述，短时能量和过零率（声音）分析是一种有效的语音信号处理方法，用于分析语音信号的能量、边界位置以及有声音和无声音的转变。它在语音识别、音频编解码等领域具有广泛的应用前景。