คำถามติดแท็ก signal-processing

ปรับปรุง:ขั้นตอนวิธีการปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อให้ห่างไกล เป็นหนึ่งในนี้ คำถามนี้สำรวจอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพสำหรับการตรวจจับจุดสูงสุดอย่างฉับพลันในข้อมูลไทม์เรียลไทม์ พิจารณาชุดข้อมูลต่อไปนี้: p = [1 1 1.1 1 0.9 1 1 1.1 1 0.9 1 1.1 1 1 0.9 1 1 1.1 1 1 1 1 1.1 0.9 1 1.1 1 1 0.9 1, ... 1.1 1 1 1.1 1 0.8 0.9 1 1.2 0.9 1 1 1.1 …

242 algorithm  language-agnostic  time-series  signal-processing  data-analysis 

สมมติว่าเรามีชุดข้อมูลที่อาจได้รับประมาณ import numpy as np x = np.linspace(0,2*np.pi,100) y = np.sin(x) + np.random.random(100) * 0.2 ดังนั้นเราจึงมีรูปแบบของชุดข้อมูล 20% ความคิดแรกของฉันคือการใช้ฟังก์ชัน UnivariateSpline ของ scipy แต่ปัญหาคือว่านี่ไม่ได้พิจารณาว่าเสียงเล็ก ๆ ในทางที่ดี หากคุณพิจารณาความถี่พื้นหลังมีขนาดเล็กกว่าสัญญาณดังนั้นเส้นโค้งเพียงจุดตัดอาจเป็นแนวคิด แต่จะเกี่ยวข้องกับการแปลงฟูเรียร์ไปมาซึ่งอาจทำให้เกิดพฤติกรรมที่ไม่ดี อีกวิธีหนึ่งก็คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ก็ต้องมีทางเลือกที่เหมาะสมของความล่าช้า คำแนะนำ / หนังสือหรือลิงก์วิธีแก้ไขปัญหานี้

201 python  numpy  scipy  signal-processing  data-processing 

ฉันมีผลลัพธ์ FFT สิ่งเหล่านี้ถูกจัดเก็บในสองdoubleอาร์เรย์: อาร์เรย์จริงและอาร์เรย์ส่วนจินตภาพ ฉันจะกำหนดความถี่ที่สอดคล้องกับแต่ละองค์ประกอบในอาร์เรย์เหล่านี้ได้อย่างไร กล่าวอีกนัยหนึ่งฉันต้องการสร้างอาร์เรย์ที่เก็บความถี่สำหรับองค์ประกอบจริงและจินตภาพของ FFT ของฉัน

148 c#  signal-processing  fft 

ใครช่วยอธิบายให้ชัดเจนถึงความแตกต่างระหว่าง 1D, 2D และ 3D Convolutions ใน Convolutional Neural Network (ในการเรียนรู้เชิงลึก) ด้วยการใช้ตัวอย่าง

127 machine-learning  deep-learning  signal-processing  conv-neural-network  convolution 

ฉันกำลังพยายามสร้างตัววิเคราะห์สเปกตรัมแบบกราฟิกใน python ฉันกำลังอ่าน 1024 ไบต์ของ 16 บิตดูอัลแชนเนล 44,100 เฮิรตซ์สตรีมเสียงอัตราตัวอย่างและเฉลี่ยแอมพลิจูดของ 2 แชนเนลเข้าด้วยกัน ตอนนี้ฉันมีกางเกงขาสั้นลายเซ็น 256 ตัว ตอนนี้ฉันต้องการสร้าง fft ล่วงหน้าบนอาร์เรย์นั้นโดยใช้โมดูลเช่น numpy และใช้ผลลัพธ์เพื่อสร้างตัววิเคราะห์สเปกตรัมกราฟิกซึ่งในการเริ่มต้นจะเป็นเพียง 32 บาร์ ฉันได้อ่านบทความวิกิพีเดียเรื่อง Fast Fourier Transform และ Discrete Fourier Transform แล้ว แต่ฉันยังไม่ชัดเจนว่าอาร์เรย์ผลลัพธ์นั้นหมายถึงอะไร นี่คือลักษณะของอาร์เรย์หลังจากที่ฉันสร้าง fft ไว้ล่วงหน้าบนอาร์เรย์ของฉันโดยใช้ numpy: [ -3.37260500e+05 +0.00000000e+00j 7.11787022e+05 +1.70667403e+04j 4.10040193e+05 +3.28653370e+05j 9.90933073e+04 +1.60555003e+05j 2.28787050e+05 +3.24141951e+05j 2.09781047e+04 +2.31063376e+05j -2.15941453e+05 +1.63773851e+05j …

109 python  audio  signal-processing  fft  spectrum 

ฉันต้องการความช่วยเหลือในการทำความเข้าใจผลลัพธ์ของการคำนวณ DFT / FFT ฉันเป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ที่มีประสบการณ์และต้องการตีความการอ่านค่ามาตรความเร่งของสมาร์ทโฟนบางอย่างเช่นการค้นหาความถี่หลัก น่าเสียดายที่ฉันเข้าเรียนในชั้นเรียน EE ของวิทยาลัยส่วนใหญ่เมื่อสิบห้าปีที่แล้ว แต่ฉันได้อ่าน DFT และ FFT ในช่วงหลายวันที่ผ่านมา (เห็นได้ชัดว่ามีประโยชน์เพียงเล็กน้อย) ได้โปรดไม่มีคำตอบของ "ไปเรียน EE" ฉันวางแผนที่จะทำเช่นนั้นจริงๆถ้านายจ้างจะจ่ายเงินให้ฉัน :) นี่คือปัญหาของฉัน: ฉันจับสัญญาณได้ที่ 32 Hz นี่คือตัวอย่าง 1 วินาทีจาก 32 คะแนนซึ่งฉันได้สร้างแผนภูมิไว้ใน Excel จากนั้นฉันได้รับโค้ด FFT ที่เขียนด้วยภาษา Java จาก Columbia University (หลังจากทำตามคำแนะนำในโพสต์เรื่อง " FFT ที่เชื่อถือได้และรวดเร็วใน Java ") ผลลัพธ์ของโปรแกรมนี้มีดังนี้ ฉันเชื่อว่ามันกำลังเรียกใช้ FFT ในสถานที่ดังนั้นจึงใช้บัฟเฟอร์เดียวกันอีกครั้งสำหรับทั้งอินพุตและเอาต์พุต Before: Re: [0.887 1.645 …

88 java  audio  signal-processing  accelerometer  fft