acf(Power_ts2,xlab="time") mtext("ACF of Power", side=3, line=0.5)x坐标显示的不是次数,而是0.1的

时间: 2024-03-16 19:46:04 浏览: 49
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可能是由于你的数据集中的时间间隔比较小,导致 x 轴显示的数值比较小。你可以尝试修改 acf 函数的参数 lag.max,来调整 ACF 函数计算的最大滞后阶数。比如设置 lag.max=100,就可以将 x 轴的显示范围扩大到 0~100,从而更加清晰地显示 ACF 的结果。如果你仍然希望 x 轴显示的数值变大,可以尝试调整 x 轴标签的格式,比如使用如下代码: ``` acf(Power_ts2, xlab="time") mtext("ACF of Power", side=3, line=0.5) axis(1, at=seq(0, length(Power_ts2), by=100), labels=seq(0, length(Power_ts2)/10, by=10)) ``` 这样就可以将 x 轴标签按照 0.1 的间隔显示,从而使得 x 坐标的数值更大。
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分析此代码运行结果:f= @(x) sin(x); % 定义函数f(x) t= @(i) i.^2; % 定义函数t(i) x1 = 0:1/100:2*pi; %生成离散点 i1 = 0:1/100:1; %生成离散点 f1=f(x1); t1=t(i1); sin_mean=mean(f1) sin_var=var(f1) e_mean=mean(t1) e_var=var(t1) noise1=randn(size(x1)); noise2=randn(size(i1)); F_Noise = f(x1) + rand(size(x1)).*f(x1);%添加均匀分布噪声 sin_rand_mean=mean(F_Noise) sin_rand_var=var(F_Noise) F_Noise1 = f(x1) + randn(size(x1)).*f(x1);%添加正态分布噪声 sin_randn_mean=mean(F_Noise1) sin_randn_var=var(F_Noise1) t_Noise = t(i1) + (2*rand(size(i1))-1).*t(i1);%添加均匀分布噪声 r_rand_mean=mean(t_Noise) r_rand_var=var(t_Noise) t_Noise1= t(i1) + randn(size(i1)).*t(i1);%添加正态分布噪声 r_randn_mean=mean(t_Noise1) r_randn_var=var(t_Noise1) a=[1]; %分子的系数 b=[2,1]; %分母的系数 sys=tf(a,b); %生成 RC 系统的传递函数 k=lsim(sys,F_Noise1,x1); %求出系统在特定输入的情况下的输出 k1=lsim(sys,t_Noise1,i1); figure(1); subplot(421);plot(x1,f1);title('正弦函数'); subplot(422);plot(x1,noise1);title('白噪声信号'); subplot(423);plot(x1,F_Noise);title('加上相对误差水平为1的均匀分布噪声的正弦函数') subplot(424);plot(x1,F_Noise1);title('加上相对误差水平为1的正态分布噪声的正弦函数') subplot(425);autocorr(f1);xlabel('滞后阶数lag');ylabel('数据值');title('正弦信号的自相关函数ACF图') subplot(426);autocorr(noise1);xlabel('滞后阶数lag');ylabel('数据值');title('白噪声信号的自相关函数ACF图') subplot(427);plot(k);xlabel('输出样本数');ylabel('幅度'); title('加正态分布白噪的正弦信号通过rc系统后输出信号')

% 定义一些常量fft_size = 2048;hop_size = fft_size/4;min_freq = 80;max_freq = 1000;% 读取音频文件filename = 'example.aac';[x, Fs] = audioread(filename);% 计算音高[f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);f0 = medfilt1(f0, 5); % 中值滤波midi = freq2midi(f0);% 计算主音调[~, max_idx] = max(histcounts(midi, 1:128));dominant_note = max_idx - 1;% 输出结果fprintf('主音调:%.2f Hz\n', midi2freq(dominant_note));function [f0, rms_energy] = yin(x, fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq)% YIN算法计算音频信号的基频% 初始化变量n_frames = floor((length(x)-fft_size)/hop_size) + 1;f0 = zeros(n_frames, 1);rms_energy = zeros(n_frames, 1);% 计算自相关函数x = x(:);x = [x; zeros(fft_size, 1)];acf = xcorr(x, fft_size, 'coeff');acf = acf(ceil(length(acf)/2):end);% 计算差值函数d = zeros(fft_size, n_frames);for i = 1:n_frames frame = x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size); for tau = 1:fft_size d(tau, i) = sum((frame(1:end-tau) - frame(1+tau:end)).^2); endend% 计算自相关函数的倒数acf_recip = acf(end:-1:1);acf_recip(1) = acf_recip(2);acf_recip = acf_recip.^(-1);% 计算累积平均能量running_sum = 0;for i = 1:n_frames running_sum = running_sum + sum(x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size).^2); rms_energy(i) = sqrt(running_sum/fft_size);end% 计算基频for i = 1:n_frames r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); r(1:i) = 0; r(max_freq/fs*fft_size+1:end) = 0; [~, j] = min(r(min_freq/fs*fft_size+1:max_freq/fs*fft_size)); f0(i) = fs/j;endendfunction midi = freq2midi(freq)% 将频率转换为MIDI码midi = 12*log2(freq/440) + 69;endfunction freq = midi2freq(midi)% 将MIDI码转换为频率freq = 440*2^((midi-69)/12);end对于此运算,数组的大小不兼容。 出错 yin (第 26 行) r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); 出错 untitled2 (第 8 行) [f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);请修改以上错误

import numpy as npimport cv2# 读取图像img = cv2.imread('lena.png', 0)# 添加高斯噪声mean = 0var = 0.1sigma = var ** 0.5noise = np.random.normal(mean, sigma, img.shape)noisy_img = img + noise# 定义维纳滤波器函数def wiener_filter(img, psf, K=0.01): # 计算傅里叶变换 img_fft = np.fft.fft2(img) psf_fft = np.fft.fft2(psf) # 计算功率谱 img_power = np.abs(img_fft) ** 2 psf_power = np.abs(psf_fft) ** 2 # 计算信噪比 snr = img_power / (psf_power + K) # 计算滤波器 result_fft = img_fft * snr / psf_fft result = np.fft.ifft2(result_fft) # 返回滤波结果 return np.abs(result)# 定义维纳滤波器的卷积核kernel_size = 3kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size)) / kernel_size ** 2# 计算图像的自相关函数acf = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])# 计算维纳滤波器的卷积核gamma = 0.1alpha = 0.5beta = 1 - alpha - gammapsf = np.zeros((kernel_size, kernel_size))for i in range(kernel_size): for j in range(kernel_size): i_shift = i - kernel_size // 2 j_shift = j - kernel_size // 2 psf[i, j] = np.exp(-np.pi * ((i_shift ** 2 + j_shift ** 2) / (2 * alpha ** 2))) * np.cos(2 * np.pi * (i_shift + j_shift) / (2 * beta))psf = psf / np.sum(psf)# 对带噪声图像进行维纳滤波filtered_img = wiener_filter(noisy_img, psf)# 显示结果cv2.imshow('Original Image', img)cv2.imshow('Noisy Image', noisy_img)cv2.imshow('Filtered Image', filtered_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()这段代码报错为Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> File "D:\Pycharm\PyCharm 2020.3.5\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 197, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "D:\Pycharm\PyCharm 2020.3.5\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "E:/Python_project/class_/weinalvboqi.py", line 54, in <module> filtered_img = wiener_filter(noisy_img, psf) File "E:/Python_project/class_/weinalvboqi.py", line 25, in wiener_filter snr = img_power / (psf_power + K) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (1024,2800) (3,3)什么意思,如何修改

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