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'

时间: 2024-03-03 10:51:42 浏览: 164
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: ```python 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: ```python 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: ```python filtered_ecg_sig = signal.filtfilt(b, a, ecg_sig) ``` 这应该可以解决你遇到的问题。
相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject_PT\main.py", line 113, in <module> ecg_sig = preprocess(ecg_sig, fs) File "D:\pythonProject_PT\main.py", line 12, 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: ```python 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: ```python b, a = signal.butter(4, 20 / (fs / 2), 'low') ``` 这应该可以解决你遇到的问题。

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject_PT\main.py", line 111, in <module> ecg_sig = preprocess(ecg_sig, fs) File "D:\pythonProject_PT\main.py", line 10, 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: ```python ecg_sig = signal.detrend(ecg_sig) ``` 然后,你可以使用以下代码来调用 `butter` 函数: ```python b, a = signal.butter(4, 20 / (fs / 2), 'low') ``` 这应该可以解决你遇到的问题。
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Traceback (most recent call last): File "run_re2.py", line 81, in <module> parameters = Parameters(parser) # Inject the cla arguments in the parameters object File "/home/zhangmengjie/PID/Python/ERL-Re2-main/parameters.py", line 117, in __init__ self.wandb = wandb.init(project="TSR",name=self.name) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_init.py", line 1173, in init raise e File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_init.py", line 1150, in init wi.setup(kwargs) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_init.py", line 172, in setup self._wl = wandb_setup.setup(settings=setup_settings) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 327, in setup ret = _setup(settings=settings) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 320, in _setup wl = _WandbSetup(settings=settings) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 303, in __init__ _WandbSetup._instance = _WandbSetup__WandbSetup(settings=settings, pid=pid) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 108, in __init__ self._settings = self._settings_setup(settings, self._early_logger) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 128, in _settings_setup s._apply_env_vars(self._environ, _logger=early_logger) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 1597, in _apply_env_vars self.update(env, source=Source.ENV) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 1453, in update self.__dict__[key].update(settings.pop(key), source=source) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 425, in update self._value = self._validate(self._preprocess(value)) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 386, in _validate if not v(value): File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 898, in _validate_mode raise UsageError(f"Settings field mode: {value!r} not in {choices}") wandb.errors.UsageError: Settings field mode: '' not in {'dryrun', 'online', 'disabled', 'run', 'offline'}

修改以下代码使其能够输出模型预测结果: def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

class DataImporter: def init(self, master): self.file_path = None self.master = master self.master.title("数据导入") # 创建用于显示文件路径的标签 self.path_label = tk.Label(self.master, text="请先导入数据集!") self.path_label.pack(pady=10) # 创建“导入数据集”按钮 self.load_button = tk.Button(self.master, text="导入数据集", command=self.load_data) self.load_button.pack(pady=10) # 创建“显示数据集”按钮 self.show_button = tk.Button(self.master, text="显示数据集", command=self.show_data) self.show_button.pack(pady=10) # 创建“退出程序”按钮 self.quit_button = tk.Button(self.master, text="退出程序", command=self.master.quit) self.quit_button.pack(pady=10) # 创建一个空的 DataFrame 用于存放数据集 self.data = pd.DataFrame() def load_data(self): # 弹出文件选择对话框 file_path = filedialog.askopenfilename() # 如果用户选择了文件,则导入数据集 if file_path: self.data = pd.read_csv(file_path, delimiter=';') self.path_label.config(text=f"已导入数据集:{file_path}") else: self.path_label.config(text="未选择任何文件,请选择正确的文件") def show_data(self): if not self.data.empty: # 创建一个新窗口来显示数据集 top = tk.Toplevel(self.master) top.title("数据集") # 创建用于显示数据集的表格 table = tk.Text(top) table.pack() # 将数据集转换为字符串并显示在表格中 table.insert(tk.END, str(self.data)) table.config(state=tk.DISABLED) # 创建“数据预处理”按钮 process_button = tk.Button(top, text="数据预处理", command=self.preprocess_data) process_button.pack(pady=10) else: self.path_label.config(text="请先导入数据集")

class CardPredictor: def __del__(self): self.save_traindata() def train_svm(self): # 识别英文字母和数字 self.model = SVM(C=1, gamma=0.5) # 识别中文 self.modelchinese = SVM(C=1, gamma=0.5) if os.path.exists("svm.dat"): self.model.load("svm.dat") else: chars_train = [] chars_label = [] for root, dirs, files in os.walk("train\\chars2"): if len(os.path.basename(root)) > 1: continue root_int = ord(os.path.basename(root)) for filename in files: filepath = os.path.join(root, filename) digit_img = cv2.imread(filepath) digit_img = cv2.cvtColor(digit_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) chars_train.append(digit_img) chars_label.append(root_int) chars_train = list(map(deskew, chars_train)) chars_train = preprocess_hog(chars_train) chars_label = np.array(chars_label) self.model.train(chars_train, chars_label) if os.path.exists("svmchinese.dat"): self.modelchinese.load("svmchinese.dat") else: chars_train = [] chars_label = [] for root, dirs, files in os.walk("train\\charsChinese"): if not os.path.basename(root).startswith("zh_"): continue pinyin = os.path.basename(root) index = provinces.index(pinyin) + PROVINCE_START + 1 # 1是拼音对应的汉字 for filename in files: filepath = os.path.join(root, filename) digit_img = cv2.imread(filepath) digit_img = cv2.cvtColor(digit_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) chars_train.append(digit_img) chars_label.append(index) chars_train = list(map(deskew, chars_train)) chars_train = preprocess_hog(chars_train) chars_label = np.array(chars_label) self.modelchinese.train(chars_train, chars_label)

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