import imutils import time import cv2 import numpy as np from kalman import * import matplotlib.pyplot as plt

时间: 2023-07-21 07:01:17 浏览: 175
您好!您的代码看起来是在使用Python编写一个计算机视觉相关的程序。根据您的代码,您可能需要安装一些额外的库来运行它。在Ubuntu上进行Python编程,可以按照以下步骤安装和配置所需的库: 1. 安装pip:打开终端,输入以下命令安装pip(Python包管理工具): ``` sudo apt-get install python-pip ``` 2. 安装所需的库:根据您的代码,您可能需要安装以下库:imutils、OpenCV、numpy和matplotlib。 ``` pip install imutils pip install opencv-python pip install numpy pip install matplotlib ``` 3. 验证安装:运行以下命令验证库是否成功安装: ``` python -c "import imutils; import cv2; import numpy; import matplotlib" ``` 如果没有报错,说明库已成功安装。 请注意,这只是安装所需库的基本步骤。根据您的具体环境和需求,可能需要进行其他配置或安装其他依赖项。希望这可以帮助您在Ubuntu上进行Python编程!
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优化:import numpy as np import scipy.signal as signal import scipy.io.wavfile as wavfile import pywt import matplotlib.pyplot as plt def wiener_filter(x, fs, cutoff): # 维纳滤波函数 N = len(x) freqs, Pxx = signal.periodogram(x, fs=fs) H = np.zeros(N) H[freqs <= cutoff] = 1 Pxx_smooth = np.maximum(Pxx, np.max(Pxx) * 1e-6) H_smooth = np.maximum(H, np.max(H) * 1e-6) G = H_smooth / (H_smooth + 1 / Pxx_smooth) y = np.real(np.fft.ifft(np.fft.fft(x) * G)) return y def kalman_filter(x): # 卡尔曼滤波函数 Q = np.diag([0.01, 1]) R = np.diag([1, 0.1]) A = np.array([[1, 1], [0, 1]]) H = np.array([[1, 0], [0, 1]]) x_hat = np.zeros((2, len(x))) P = np.zeros((2, 2, len(x))) x_hat[:, 0] = np.array([x[0], 0]) P[:, :, 0] = np.eye(2) for k in range(1, len(x)): x_hat[:, k] = np.dot(A, x_hat[:, k-1]) P[:, :, k] = np.dot(np.dot(A, P[:, :, k-1]), A.T) + Q K = np.dot(np.dot(P[:, :, k], H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P[:, :, k]), H.T) + R)) x_hat[:, k] += np.dot(K, x[k] - np.dot(H, x_hat[:, k])) P[:, :, k] = np.dot(np.eye(2) - np.dot(K, H), P[:, :, k]) y = x_hat[0, :] return y # 读取含有噪声的语音信号 rate, data = wavfile.read("shengyin.wav") data = data.astype(float) / 32767.0 # 维纳滤波 y_wiener = wiener_filter(data, fs=rate, cutoff=1000) # 卡尔曼滤波 y_kalman = kalman_filter(data) # 保存滤波后的信号到文件中 wavfile.write("wiener_filtered.wav", rate, np.int32(y_wiener * 32767.0)) wavfile.write("kalman_filtered.wav", rate, np.int32(y_kalman * 32767.0))

这段代码的优化可以从以下几个方面入手: 1. 合理使用numpy中的函数,避免使用Python内置的循环语句,以提高运行效率。 2. 在函数中进行参数检查,以确保参数的类型和取值范围符合要求,避免不必要的错误和异常。 3. 对于频繁使用的函数,可以将其封装成单独的函数,以提高代码的可读性和重用性。 4. 可以使用并行化的技术来提高运行效率,例如多线程或者异步编程。 下面是对代码的优化改进: import numpy as np import scipy.signal as signal import scipy.io.wavfile as wavfile import pywt import matplotlib.pyplot as plt from typing import Tuple def periodogram(x: np.ndarray, fs: int) -> Tuple[np.ndarray, np.ndarray]: freqs, Pxx = signal.periodogram(x, fs=fs) return freqs, Pxx def wiener_filter(x: np.ndarray, fs: int, cutoff: float) -> np.ndarray: # 维纳滤波函数 N = len(x) freqs, Pxx = periodogram(x, fs=fs) H = np.zeros(N) H[freqs <= cutoff] = 1 Pxx_smooth = np.maximum(Pxx, np.max(Pxx) * 1e-6) H_smooth = np.maximum(H, np.max(H) * 1e-6) G = H_smooth / (H_smooth + 1 / Pxx_smooth) y = np.real(np.fft.ifft(np.fft.fft(x) * G)) return y def kalman_filter(x: np.ndarray) -> np.ndarray: # 卡尔曼滤波函数 Q = np.diag([0.01, 1]) R = np.diag([1, 0.1]) A = np.array([[1, 1], [0, 1]]) H = np.array([[1, 0], [0, 1]]) x_hat = np.zeros((2, len(x))) P = np.zeros((2, 2, len(x))) x_hat[:, 0] = np.array([x[0], 0]) P[:, :, 0] = np.eye(2) for k in range(1, len(x)): x_hat[:, k] = np.dot(A, x_hat[:, k-1]) P[:, :, k] = np.dot(np.dot(A, P[:, :, k-1]), A.T) + Q K = np.dot(np.dot(P[:, :, k], H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P[:, :, k]), H.T) + R)) x_hat[:, k] += np.dot(K, x[k] - np.dot(H, x_hat[:, k])) P[:, :, k] = np.dot(np.eye(2) - np.dot(K, H), P[:, :, k]) y = x_hat[0, :] return y def filter_wav_file(in_file: str, out_file: str, filter_func) -> None: # 读取含有噪声的语音信号 rate, data = wavfile.read(in_file) data = data.astype(float) / 32767.0 # 进行滤波 y_filtered = filter_func(data) # 保存滤波后的信号到文件中 wavfile.write(out_file, rate, np.int32(y_filtered * 32767.0)) # 维纳滤波 filter_wav_file("shengyin.wav", "wiener_filtered.wav", lambda x: wiener_filter(x, fs=rate, cutoff=1000)) # 卡尔曼滤波 filter_wav_file("shengyin.wav", "kalman_filtered.wav", kalman_filter)

from catboost import CatBoostClassifier import pandas as pd # 导入pandas工具库 import matplotlib.pyplot as plt pd.set_option('display.max_columns', 1000) pd.set_option('display.max_rows', 1000) pd.set_option('display.max_colwidth', 1000) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt """ Q 系统噪声 R 测量噪声 X(k|k-1) 上一次状态预测结果 X(k-1|k-1) 上一时刻的最优预测值 P(k|k-1) X(k|k-1)对应的convariance协方差 P(k-1|k-1) X(k-1|k-1) 对应的convariance协方差 """ x_last = 0 p_last = 0 Q = 0.01 # 系统噪声 R = 0.5 # 测量噪声 def kalman(z_measure, x_last=0, p_last=0, Q=0.018, R=0.0542): x_mid = x_last p_mid = p_last + Q kg = p_mid / (p_mid + R) x_now = x_mid + kg * (z_measure - x_mid) p_now = (1 - kg) * p_mid p_last = p_now x_last = x_now return x_now, p_last, x_last path = 'C:/Users/calm夜/Desktop/作业1.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) x = list(data_B.iloc[::, 0]) y=[] for i in range(len(x)): pred, p_last, x_last = kalman(x[i], x_last, p_last, Q, R) y.append(pred) ax1 = plt.subplot(1,2,1) ax2 = plt.subplot(1,2,2) plt.sca(ax1) plt.plot(x, color="g") # 测量值 plt.sca(ax2) plt.plot(y, color="r") # 预测值 plt.show() 把python代码转成matlab代码

Sure! Here's the equivalent MATLAB code for your Python code: ```matlab Q = 0.01; % 系统噪声 R = 0.5; % 测量噪声 x_last = 0; p_last = 0; path = 'C:/Users/calm夜/Desktop/作业1.xlsx'; data_B = xlsread(path); x = data_B(:, 1); y = zeros(size(x)); for i = 1:length(x) x_mid = x_last; p_mid = p_last + Q; kg = p_mid / (p_mid + R); x_now = x_mid + kg * (x(i) - x_mid); p_now = (1 - kg) * p_mid; p_last = p_now; x_last = x_now; y(i) = x_now; end ax1 = subplot(1,2,1); plot(x, 'g'); % 测量值 ax2 = subplot(1,2,2); plot(y, 'r'); % 预测值 ``` Please note that in MATLAB, you will need to use the `xlsread` function to read data from an Excel file. Also, the `subplot` function is used to create subplots, and the color should be specified as a string ('g' for green and 'r' for red).
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#https://pysource.com/2021/10/29/kalman-filter-predict-the-trajectory-of-an-object/ import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class KalmanFilter: #实例属性 kf = cv2.KalmanFilter(4, 2) #其值为4,因为状态转移矩阵transitionMatrix有4个维度 #需要观测的维度为2 kf.measurementMatrix = np.array([[1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0]], np.float32) #创建测量矩阵 kf.transitionMatrix = np.array([[1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 1], [0, 0, 0.7, 0], [0, 0, 0, 0.7]], np.float32) #创建状态转移矩阵 # 创建一个0-99的一维矩阵 z = [i for i in range(100)] z_watch = np.mat(z) # 创建一个方差为1的高斯噪声,精确到小数点后两位 noise = np.round(np.random.normal(0, 1, 100), 2) noise_mat = np.mat(noise) # 将z的观测值和噪声相加 z_mat = z_watch + noise_mat # 定义x的初始状态,即位置和速度 x_mat = np.mat([[0, ], [0, ]]) y_mat = np.mat([[0, ], [0, ]]) def predict(self, coordX, coordY): #实例方法,自己实现一个predict ''' This function estimates the position of the object''' measured = np.array([[np.float32(coordX)], [np.float32(coordY)]]) self.kf.correct(measured) #结合观测值更新状态值,correct为卡尔曼滤波器自带函数 predicted = self.kf.predict() #调用卡尔曼滤波器自带的预测函数 x, y = int(predicted[0]), int(predicted[1]) #得到预测后的坐标值 # 绘制结果 plt.plot(measured[0], 'k+', label='Measured_x') plt.plot(x, 'b-', label='Kalman Filter_x') #plt.plot(real_state, 'g-', label='Real state') plt.legend(loc='upper left') plt.title('Kalman Filter Results') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Position (m)') plt.show() return x, y predict(self,x_mat,y_mat)优化这段python代码,随机生成x和y并实现对x和y的输入值的预测,并画出图像,实现可视化

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