resample以秒为单位重采样的代码表示
时间: 2023-05-12 07:04:08 浏览: 84
以下是以秒为单位进行重采样的代码表示:
```python
import librosa
# 加载音频文件
y, sr = librosa.load('audio.wav', sr=None)
# 重采样为每秒22050个样本
y_resampled = librosa.resample(y, sr, 22050)
```
这里使用了 librosa 库中的 resample 函数,将原始音频文件 y 从原始采样率 sr 重采样为每秒22050个样本,得到了 y_resampled。
相关问题
写一个用resample 函数对其进行重采样的代码
以下是一个使用 `resample` 函数进行重采样的示例代码:
```matlab
% 读取源音频文件
[a, fs_a] = audioread('source.wav');
% 目标采样率
fs_target = 16000;
% 计算重采样比例
p = fs_target / fs_a;
% 使用 resample 函数进行重采样
a_resampled = resample(a, p, 1);
% 将重采样后的音频保存为新文件
audiowrite('resampled.wav', a_resampled, fs_target);
```
这段代码将读取名为 `source.wav` 的源音频文件,将其重采样为目标采样率 `fs_target = 16000`, 并将其保存为新文件 `resampled.wav`。`resample` 函数的第一个参数是源音频,第二个参数是重采样比例,第三个参数是1表示不变换采样率。重采样比例 `p` 是新采样率除以旧采样率的比例。
请注意,重采样会改变音频的声音特性,因此请谨慎使用。在某些情况下,重采样可能会导致音频质量下降或失真。
pandas 怎么用 resample对数据重采样,频率为100hz
可以使用`resample`方法来对数据进行重采样,可以传入一个字符串来指定重采样的频率,如下所示:
```python
import pandas as pd
# 创建一个时间序列数据(假设频率为1hz)
idx = pd.date_range('2022-01-01', '2022-01-02', freq='1s')
data = pd.Series(range(len(idx)), index=idx)
# 将数据重采样到100hz
data_resampled = data.resample('10ms').ffill()
print(data_resampled)
```
在上述代码中,我们首先创建了一个时间序列数据,频率为1hz,然后使用`resample`方法将其重采样到100hz,并使用`ffill`方法对缺失值进行填充。其中,字符串`'10ms'`表示重采样的频率为100hz。