解释pitch_freqs_smoothed = np.convolve(pitch_freqs, np.ones(5) / 5, mode='same')

时间: 2024-02-12 15:03:23 浏览: 23
这段代码的作用是对一个包含音频信号中频率信息的数组pitch_freqs进行平滑处理，以减少噪声和突发的频率变化。具体来说，代码中使用的是一维卷积操作np.convolve，将pitch_freqs和长度为5的全1数组np.ones(5) / 5进行卷积，即对pitch_freqs中每个元素及其左右两个元素进行加权平均，得到平滑后的频率信息数组pitch_freqs_smoothed。这里mode='same'表示输出与输入数组具有相同的长度。
相关问题

是这段代码需要修改吗“pitch_freqs_smoothed = np.convolve(pitch_freqs, np.ones(5) / 5, mode='same')”

是的，这段代码需要修改。在这段代码中，np.convolve函数是用来计算pitch_freqs和一个长度为5的全1数组的卷积，得到一个平滑后的pitch_freqs_smoothed数组。而这里的5指的是卷积核的长度，这个长度是与采样率有关的。因此，当你将采样率改为44100时，这个长度也需要相应地改变，以确保平滑的效果不会受到改变采样率的影响。具体来说，你需要将卷积核的长度从5改为221，这样才能保证在使用44100Hz采样率时仍能获得正确的平滑效果。

如果改成这样呢“pitch_freqs_smoothed = np.convolve(pitch_freqs, np.ones(221) , mode='same')”

如果你将卷积核的长度设置为221，但是卷积核中的每个元素都是1，那么实际上就是对pitch_freqs进行了一个加权平均。这种修改方式可能会模糊音频信号中的细节，而不是仅仅进行平滑处理。因此，这种修改方式可能不是很适合这个应用场景。一般来说，我们会使用长度为奇数的卷积核来进行平滑处理，以保证卷积后的结果中心点位置不变。同时，我们还会使用一个相对较小的卷积核，以避免过度平滑。因此，将卷积核设置为长度为221，且每个元素都是1，可能不是一个好的选择。

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this is the simulink of wind power with pitch angle controler
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pitch_control.rar_control_pitch_pitch control

pitch control of double fed induction generator

那我改成这样对吗“pitch_freqs_smoothed = np.convolve(pitch_freqs, np.ones(221) / 221, mode='same')”

是的，你的修改是正确的。...具体来说，这段代码会使用221个相邻的采样点来计算每个点的平均值，从而得到一个平滑后的pitch_freqs_smoothed数组。这个数组可以在之后的计算中用来作为输入，以获得更准确的结果。

所以我只需要将adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis] * freqs[np.newaxis, :])这段代码替换成pitch_freqs_smoothed = pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis]pitch_freqs_smoothed = np.tile(pitch_freqs_smoothed, (1, mag_frames.shape[1]))adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed * freqs[np.newaxis, :])就行了吗

adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed * freqs[np.newaxis, :]) 这个修改后的代码会将 pitch_freqs_smoothed 转换为一个形状为 (198, 882) 的数组，然后使用...

结合之前几段代码，解释adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis]* freqs[np.newaxis, :])

在这段代码中，首先使用了之前处理得到的pitch_freqs_smoothed数组，这个数组包含了每一帧的基频对应的频率，然后使用了numpy的广播机制，将其转化为一个二维数组，其中每一行都是pitch_freqs_smoothed数组。...

结合前两条代码，解释pitch_freqs = freqs[peak_indices]

这是一行 Python 代码，它使用了前面代码中的 peak_...pitch_freqs 的作用就是将 freqs 中对应于每个最大值索引的频率分量提取出来，形成一个新的一维数组。因此，pitch_freqs 可以被视为代表每个音频帧的基频的数组。

rotate_z_rad = q.yaw_pitch_roll[0] 用c++写出来

以下是使用 C++ 语言将 rotate_z_rad 赋值为 q.yaw_pitch_roll[0] 的示例代码： // 假设 q 是一个包含欧拉角的四元数对象 double rotate_z_rad = q.yaw_pitch_roll[0]; 其中，rotate_z_rad 是一个 ...

解释：target = self.survey.source.target collection = self.survey.source.collection '''Mesh''' # Conductivity in S/m (or resistivity in Ohm m) background_conductivity = 1e-6 air_conductivity = 1e-8 # Permeability in H/m background_permeability = mu_0 air_permeability = mu_0 dh = 0.1 # base cell width dom_width = 20.0 # domain width # num. base cells nbc = 2 ** int(np.round(np.log(dom_width / dh) / np.log(2.0))) # Define the base mesh h = [(dh, nbc)] mesh = TreeMesh([h, h, h], x0="CCC") # Mesh refinement near transmitters and receivers mesh = refine_tree_xyz( mesh, collection.receiver_location, octree_levels=[2, 4], method="radial", finalize=False ) # Refine core mesh region xp, yp, zp = np.meshgrid([-1.5, 1.5], [-1.5, 1.5], [-6, -4]) xyz = np.c_[mkvc(xp), mkvc(yp), mkvc(zp)] mesh = refine_tree_xyz(mesh, xyz, octree_levels=[0, 6], method="box", finalize=False) mesh.finalize() '''Maps''' # Find cells that are active in the forward modeling (cells below surface) ind_active = mesh.gridCC[:, 2] < 0 # Define mapping from model to active cells active_sigma_map = maps.InjectActiveCells(mesh, ind_active, air_conductivity) active_mu_map = maps.InjectActiveCells(mesh, ind_active, air_permeability) # Define model. Models in SimPEG are vector arrays N = int(ind_active.sum()) model = np.kron(np.ones((N, 1)), np.c_[background_conductivity, background_permeability]) ind_cylinder = self.getIndicesCylinder( [target.position[0], target.position[1], target.position[2]], target.radius, target.length, [target.pitch, target.roll], mesh.gridCC ) ind_cylinder = ind_cylinder[ind_active] model[ind_cylinder, :] = np.c_[target.conductivity, target.permeability] # Create model vector and wires model = mkvc(model) wire_map = maps.Wires(("sigma", N), ("mu", N)) # Use combo maps to map from model to mesh sigma_map = active_sigma_map * wire_map.sigma mu_map = active_mu_map * wire_map.mu '''Simulation''' simulation = fdem.simulation.Simulation3DMagneticFluxDensity( mesh, survey=self.survey.survey, sigmaMap=sigma_map, muMap=mu_map, Solver=Solver ) '''Predict''' # Compute predicted data for your model. dpred = simulation.dpred(model) dpred = dpred * 1e9 # Data are organized by frequency, transmitter location, then by receiver. # We had nFreq transmitters and each transmitter had 2 receivers (real and # imaginary component). So first we will pick out the real and imaginary # data bx_real = dpred[0: len(dpred): 6] bx_imag = dpred[1: len(dpred): 6] bx_total = np.sqrt(np.square(bx_real) + np.square(bx_imag)) by_real = dpred[2: len(dpred): 6] by_imag = dpred[3: len(dpred): 6] by_total = np.sqrt(np.square(by_real) + np.square(by_imag)) bz_real = dpred[4: len(dpred): 6] bz_imag = dpred[5: len(dpred): 6] bz_total = np.sqrt(np.square(bz_real) + np.square(bz_imag)) mag_data = np.c_[mkvc(bx_total), mkvc(by_total), mkvc(bz_total)] if collection.SNR is not None: mag_data = self.mag_data_add_noise(mag_data, collection.SNR) data = np.c_[collection.receiver_location, mag_data] # data = (data, ) return data

这段代码是一个 Python 函数，它的作用是进行三维电磁正演模拟，并返回模拟得到的数据。函数中的参数包括一个 Survey 对象和一个 Target 对象，表示要模拟的测量参数和模拟目标。函数主要分为三个部分： ...

将C++#include <ros/ros.h> #include <ros/package.h> #include <quadrotor_msgs/PositionCommand.h> #include #include <sensor_msgs/Joy.h> #include<mavros_msgs/AttitudeTarget.h> #include <tf/tf.h> #include <math.h> using namespace std; int main(int argc, char **argv) { ros::init(argc, argv, "traj_pub"); //##节点名traj_pub ros::NodeHandle nh; // ros::Publisher local_pos_pub3 = nh.advertise<quadrotor_msgs::PositionCommand> ("/position_cmd", 10); //##话题名字为/——position_cmd 10为缓存长度 quadrotor_msgs::PositionCommand poscom; //ros::Publisher local_pos_pub3 = nh.advertise<mavros_msgs::AttitudeTarget> // ("/mavros/setpoint_raw/attitude", 10); //mavros_msgs::AttitudeTarget msg; ros::Rate rate(20.0); //##循环频率20 int i = 0; while(ros::ok()) { poscom.position.x = 2.5*sin(M_PI*i/400); poscom.position.y = 5*sin(M_PI*i/800); poscom.position.z = 2; poscom.velocity.x = 0; poscom.velocity.y = 0; poscom.velocity.z = 0; poscom.acceleration.x = 0; poscom.acceleration.y = 0; poscom.acceleration.z = 0; poscom.yaw = 0; poscom.jerk.x=0; poscom.jerk.y=0; poscom.jerk.z=0; local_pos_pub3.publish(poscom); // tf::Quaternion q = tf::createQuaternionFromRPY(0, 0, 0.5); // msg.type_mask = msg.IGNORE_ROLL_RATE || msg.IGNORE_PITCH_RATE || msg.IGNORE_YAW_RATE; // msg.orientation.x = q.x(); // msg.orientation.y = q.y(); // msg.orientation.z = q.z(); // msg.orientation.w = q.w(); // msg.thrust = 0.75; // local_pos_pub3.publish(msg); ros::spinOnce(); rate.sleep(); i++; } } 转成pyrhon

# msg.type_mask = msg.IGNORE_ROLL_RATE | msg.IGNORE_PITCH_RATE | msg.IGNORE_YAW_RATE # msg.orientation.x = q[0] # msg.orientation.y = q[1] # msg.orientation.z = q[2] # msg.orientation.w = q[3] #...

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import rospy import math import numpy as np from grasp_demo.srv import * def tf_transform(req): tool_h_cam = np.array([[1.0, 0.0, 0, -0.010], [0.0, -1.0, 0.0, -0.018], [0.0, 0.0, -1.0, 0.1], [0.0, 0.0, 0.0, 1.0] ]) cam_h_obj = np.array([[req.marker_x], [req.marker_y], [req.marker_z], [1]]) r_x = np.array([[1, 0, 0], [0, math.cos(req.robot_roll), -math.sin(req.robot_roll)], [0, math.sin(req.robot_roll), math.cos(req.robot_roll)] ]) r_y = np.array([[math.cos(req.robot_pitch), 0, math.sin(req.robot_pitch)], [0, 1, 0], [-math.sin(req.robot_pitch), 0, math.cos(req.robot_pitch)] ]) r_z = np.array([[math.cos(req.robot_yaw), -math.sin(req.robot_yaw), 0], [math.sin(req.robot_yaw), math.cos(req.robot_yaw), 0], [0, 0, 1] ]) r = np.dot(r_z, np.dot(r_y, r_x)) base_h_tool = np.array([[r[0, 0], r[0, 1], r[0, 2], req.robot_x], [r[1, 0], r[1, 1], r[1, 2], req.robot_y], [r[2, 0], r[2, 1], r[2, 2], req.robot_z], [0, 0, 0, 1] ]) print(base_h_tool) kk = np.dot(base_h_tool, tool_h_cam) #print (kk) base_h_obj = np.dot(np.dot(base_h_tool, tool_h_cam), cam_h_obj) return EyeinHandResponse(base_h_obj[0, 0], base_h_obj[1, 0], base_h_obj[2, 0]) def obj_to_base_server(): rospy.init_node('eyeinhandServer') s = rospy.Service('eyeinhand', EyeinHand, tf_transform) rospy.spin() if __name__ == "__main__": obj_to_base_server()

这是一个 Python 节点，使用了 ROS 框架，提供了一个名为 'eyeinhand' 的服务。该服务的请求消息类型为 EyeinHandRequest，响应消息类型为 EyeinHandResponse。在这个节点中，定义了一个名为 tf_transform 的函数，...

修改代码使其能判定出男生和女生的声音并进行变音 def run(self): global TERMINATE self.sock.bind(self.ADDR) self.sock.listen() print('音频服务器开始启动...') print(f'工作地址：{self.ADDR}') conn,addr = self.sock.accept() print(f'\n接受了远程音频客户端{addr}的连接...') data = "".encode("utf-8") payload_size = struct.calcsize("L") self.stream = self.p.open(format = FORMAT, channels = CHANNELS, rate = RATE, output=True, frames_per_buffer=CHUNK) while True: if TERMINATE: self.sock.close() break while len(data) < payload_size: data += conn.recv(81920) packed_size = data[:payload_size] data = data[payload_size:] msg_size = struct.unpack("L",packed_size)[0] while len(data)<msg_size: data += conn.recv(81920) frame_data = data[:msg_size] data = data[msg_size:] frames = pickle.loads(frame_data) for frame in frames: self.stream.write(frame,CHUNK)

female_energy = np.sum(spec[(freqs >= 165) & (freqs <= 255)]) if male_energy > female_energy: # 男声 shifted = librosa.effects.pitch_shift(frame, sr=RATE, n_steps=-2) else: # 女声 shifted = ...

for i = 1:fn % 提取当前帧 current_frame = y(:,i); % 计算当前帧的 Stockwell 变换，将频率范围限制在 0 到 4000 Hz [st_matrix, ~,~] = st(current_frame,0,fs/2,fs,1); % 将当前帧的 Stockwell 变换结果存储到 st_matrices st_matrices{i} = st_matrix; b = abs(st_matrix); % 计算帧的能量 frame_energy = sum(b.^2); if frame_energy > energy_threshold % 寻找模值最大的位置 [~, max_peak_idx] = max(b); max_peak_idx = max_peak_idx(1); % 计算基频 pitch_frequency = fs /max_peak_idx; if pitch_frequency > 1000 || pitch_frequency < 70 pitch_frequencies(i)=0; continue; end % 估计基音周期 pitch_period = 1/pitch_frequency; % 存储基音周期和基频 pitch_periods(i) = pitch_period; pitch_frequencies(i) = pitch_frequency; end end优化计算基频的代码

if pitch_frequency > 1000 || pitch_frequency pitch_frequencies(i) = 0; continue; end % 存储基音周期和基频 pitch_periods(i) = pitch_period; pitch_frequencies(i) = pitch_frequency; end ...

img = Image.open('C:\yingxiang\DJI_20230322140516_0026_V.JPG') # 获取 EXIF 数据 exif_data = img._getexif() # 获取方位元素信息 orientation = exif_data.get(274) # 方向信息标签为274 if orientation == 1: # 没有方向信息 pass elif orientation == 2: img = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) elif orientation == 3: img = img.rotate(180) elif orientation == 4: img = img.rotate(180).transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) elif orientation == 5: img = img.rotate(-90).transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) elif orientation == 6: img = img.rotate(-90) elif orientation == 7: img = img.rotate(90).transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) elif orientation == 8: img = img.rotate(90) # 获取航向角、俯仰角和滚转角 roll = exif_data.get(204) / 100.0 # 滚转角标签为204，单位为1/100度 pitch = exif_data.get(206) / 100.0 # 俯仰角标签为206，单位为1/100度 yaw = exif_data.get(208) / 100.0 # 航向角标签为208，单位为1/100度 print(roll,pitch,yaw)这段代码怎么改可以确保变量不为空，再进行除法运算

elif orientation == 5: img = img.rotate(-90).transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) elif orientation == 6: img = img.rotate(-90) elif orientation == 7: img = img.rotate(90).transpose(Image.FLIP_LEFT_...

def convert_midi(fp, _seq_len): notes_list = [] stream = converter.parse(fp) partitions = instrument.partitionByInstrument(stream) # print([(part.getInstrument().instrumentName, len(part.flat.notes)) for part in partitions]) # 获取第一个小节（Measure）中的节拍数 _press_time_dict = defaultdict(list) partition = None for part_sub in partitions: if part_sub.getInstrument().instrumentName.lower() == 'piano' and len(part_sub.flat.notes) > 0: partition = part_sub continue if partition is None: return None, None for _note in partition.flat.notes: _duration = str(_note.duration.quarterLength) if isinstance(_note, NoteClass.Note): _press_time_dict[str(_note.offset)].append([str(_note.pitch), _duration]) notes_list.append(_note) if isinstance(_note, ChordClass.Chord): press_list = _press_time_dict[str(_note.offset)] notes_list.append(_note) for sub_note in _note.notes: press_list.append([str(sub_note.pitch), _duration]) if len(_press_time_dict) == _seq_len: break _items = list(_press_time_dict.items()) _items = sorted(_items, key=lambda t:float(Fraction(t[0])))[:_seq_len] if len(_items) < _seq_len: return None,None last_step = Fraction(0,1) notes = np.zeros(shape=(_seq_len,len(notes_vocab),len(durations_vocab)),dtype=np.float32) steps = np.zeros(shape=(_seq_len,len(offsets_vocab)),dtype=np.float32) for idx,(cur_step,entities) in enumerate(_items): cur_step = Fraction(cur_step) diff_step = str(cur_step - last_step) if diff_step in offsets_vocab: steps[idx,offsets_vocab.index(diff_step)] = 1. last_step = cur_step else: steps[idx,offsets_vocab.index('0')] = 1. for pitch,quarterLen in entities: notes[idx,notes_vocab.index(pitch),durations_vocab.index(quarterLen if quarterLen in durations_vocab else '0')] = 1. notes = notes.reshape((seq_len,-1)) inputs = np.concatenate([notes,steps],axis=-1) return inputs,notes_list

这段代码是用来将midi文件转化为神经网络模型的输入，其中的fp参数是midi文件路径，_seq_len是序列长度。它首先使用music21库的converter模块读取midi文件，然后使用instrument模块按照乐器将音符分开。...

# NOISE def noise(data): noise_amp = 0.035*np.random.uniform()*np.amax(data) data = data + noise_amp*np.random.normal(size=data.shape[0]) return data # STRETCH def stretch(data, rate=0.8): return librosa.effects.time_stretch(data, rate) # SHIFT def shift(data): shift_range = int(np.random.uniform(low=-5, high = 5)*1000) return np.roll(data, shift_range) # PITCH def pitch(data, sampling_rate, pitch_factor=0.7): return librosa.effects.pitch_shift(data, sampling_rate, pitch_factor)

- pitch：对原始数据进行音高变化，改变数据的频率，增加数据的多样性。 这些数据增强方法都可以通过随机生成的参数来模拟不同的变化，从而生成更多的训练数据，提高模型的泛化能力。这些方法在音频处理中应用广泛...

更正这个Python代码使他可以在ros20.04里面发布消息#!/usr/bin/env python3 #coding=utf-8 import rospy import rospkg from quadrotor_msgs.msg import PositionCommand from nav_msgs.msg import Odometry from sensor_msgs.msg import Joy from mavros_msgs.msg import AttitudeTarget from tf.transformations import euler_from_quaternion import math rospy.init_node('traj_pub') local_pos_pub3 = rospy.Publisher('/position_cmd', PositionCommand, queue_size=10) poscom = PositionCommand() rate = rospy.Rate(20.0) i = 0 while not rospy.is_shutdown(): poscom.position.x = 2.5 * math.sin(math.pi * i / 400) poscom.position.y = 5 * math.sin(math.pi * i / 800) poscom.position.z = 2 poscom.velocity.x = 0 poscom.velocity.y = 0 poscom.velocity.z = 0 poscom.acceleration.x = 0 poscom.acceleration.y = 0 poscom.acceleration.z = 0 poscom.yaw = 0 poscom.jerk.x = 0 poscom.jerk.y = 0 poscom.jerk.z = 0 local_pos_pub3.publish(poscom) # Uncomment the following code to publish attitude target message # msg = AttitudeTarget() # q = tf.transformations.quaternion_from_euler(0, 0, 0.5) # msg.type_mask = msg.IGNORE_ROLL_RATE | msg.IGNORE_PITCH_RATE | msg.IGNORE_YAW_RATE # msg.orientation.x = q[0] # msg.orientation.y = q[1] # msg.orientation.z = q[2] # msg.orientation.w = q[3] # msg.thrust = 0.75 # local_pos_pub3.publish(msg) rate.sleep() i += 1

poscom.position.y = 5 * math.sin(math.pi * i / 800) poscom.position.z = 2 poscom.velocity.x = 0 poscom.velocity.y = 0 poscom.velocity.z = 0 poscom.acceleration.x = 0 poscom.acceleration.y = 0 ...

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