时域降噪第45页

HEVC解码中的SPS解析

SPS的内容大致可以分为几个部分：1、自引ID；2、解码相关信息，如档次级别、分辨率、子层数等；3、某档次中的功能开关标识及该功能的参数；4、对结构和变换系数编码灵活性的限制信息；5、时域可分级信息；6

ww506772362·2022-09-22 20:46

【光学】基于Matlab实现二维光子晶体的能带图和场

1内容介绍为了了解电磁波在光子晶体中的传输特性,用MATLAB与时域有限差分法把电磁波在真空与光子晶体中的传播实时可视化,并给出了场的空间静态分布.数值模拟的结果表明,禁带中的波被光子晶体控制,其能量分布在介质柱中

matlab_dingdang·2022-09-22 18:42

真无线蓝牙耳机哪款好？千元真无线蓝牙耳机推荐

1、NANK南卡A2降噪耳机参考价格：399音质推荐指数：★★★★★防水推荐指数：★★★★★南卡A2耳机专注降噪体验和音质表现，采用了全新的蓝牙5.2芯片，它还具有双麦克风

meng123qu·2022-09-22 07:22

语音信号处理之时域分析-过零率及其Python实现

过零率（ZeroCrossingRate）概念：过零率（ZeroCrossingRate，ZCR）是指在每帧中，语音信号通过零点（从正变为负或从负变为正）的次数。这个特征已在语音识别和音乐信息检索领域得到广泛使用，是对敲击的声音的分类的关键特征。ZCR的数学形式化定义为：zcr=1T−1∑T−1t=1π{stst−1<0}zcr=1T−1∑t=1T−1π{stst−1<0}.其中ss是采样点的值，

xiaocao9903·2022-09-22 07:31

python时域信号特征提取

defpsfeatureTime(data):#均值df_mean=data.mean()df_var=data.var()df_std=data.std()#均方根df_rms=np.sqrt(pow(df_mean,2)+pow(df_std,2))#峰峰值fengfengzhi=max(data)-min(data)#偏度df_skew=pd.Series(data).skew()#峰度df

狂奔的蜗牛·2022-09-22 07:28

机械振动信号常见时域、频域特征提取 Python 代码

'''==============特征提取的类=====================时域特征：11类频域特征:13类总共提取特征：24类参考文献英文文献016_C_(Q1时域和频域共24种特征参数)

苏学算法·2022-09-22 07:27

频谱分析：基于python画出时域频域波形

二、基于python画出时域频域波形1.python代码依据快速傅里叶算法得到信号的频域，将其各个频率分量的幅值绘制成图。为便于计算，我们将采样频率8000次近似设为8192次正弦波表达式为

唐维康·2022-09-22 07:55

python实现信号时域统计特征提取

1.实验数据需求为了对采集的压力实验数据做特征工程，需要对信号进行时域的统计特征提取，包含了均值、均方根、偏度、峭度、波形因子、波峰因子、脉冲因子、峭度因子等，现用python对其进行实现。

focusxy·2022-09-22 07:20

Python在振动信号处理中的应用（六）：振动信号时域特征提取

振动信号常用的时域

白银时代_·2022-09-22 07:17

机械故障诊断信号的幅域分析 - 幅值概率密度函数 | 基于python的代码实现，在CWRU轴承数据上实战

|基于python的代码实现，在CWRU数据上实战**1、随机信号的幅值概率密度函数介绍****2、代码实战**2.1导入包2.2定义CWRU数据读取函数**3、内圈故障幅值概率密度函数分析**3.1时域图绘制

故障诊断与python学习·2022-09-22 07:16

小波包能量 - python代码讲解

小波包能量-python代码讲解**1、本文背景****2、小波包分解介绍****3、文件介绍****4、读取数据**4.1定义一个数据读取函数4.2画时域图**5、进行小波包变换****6、绘制每一层小波分解时域图

故障诊断与python学习·2022-09-22 07:45

python时域波形特征分析

（一）python实现信号时域统计特征提取https://blog.csdn.net/qq_34705900/article/details/883893191.实验数据需求为了对采集的压力实验数据做特征工程

lizz2276·2022-09-22 07:15

机械振动信号15个时域统计指标

时域统计指标计算公式振动信号原始统计特征分为两类：时域统计特征、频域统计特征。

xjtuwfj·2022-09-22 07:11

一维振动信号的时域特征python

1.1有量纲特征值8个——最大值、最小值、峰峰值、均值、方差、标准差、均方值、均方根值下面介绍这几个参量，再扩充表达了均方根和均方根误差。原始信号，信号长度为N1.均值：信号的平均，为一阶矩。importnumpyasnpx=np.loadtxt('/.txt')N=len(data)x1=np.sum(x)/N2.方差：每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均，反应数据间的离散程度，是二

追剧入迷人·2022-09-22 07:11

机械故障诊断信号幅域分析- 时域统计特征 | 基于python代码实现，在CWRU和IMF轴承数据及上实战

最详细的机械故障信号时域特征分析及实战1、摘要2、有量纲幅域参数计算公式及物理意义3、无量纲幅域参数计算公式及物理意义4、模拟数据代码实战4.1导入包4.2生成模拟正弦数据4.3绘制幅值概率密度函数4.4

故障诊断与python学习·2022-09-22 07:03

【自然语言处理】【文本生成】BART：用于自然语言生成、翻译和理解的降噪Sequence-to-Sequence预训练

BART:用于自然语言生成、翻译和理解的降噪Sequence-to-Sequence预训练《BART:DenoisingSequence-to-SequencePre-trainingforNaturalLanguageGeneration

BQW_·2022-09-21 17:08

【自然语言处理】【文本生成】Transformers中用于语言生成的不同解码方法

huggingface.co/blog/how-to-generate相关博客【自然语言处理】【文本生成】Transformers中用于语言生成的不同解码方法【自然语言处理】【文本生成】BART：用于自然语言生成、翻译和理解的降噪

BQW_·2022-09-21 17:30

机器学习之数据预处理——降噪

机器学习之数据预处理——降噪上一节学习线性回归法填补缺失值和拉格朗日插值法，这节课学习采用等深分箱的方式进行数据降噪处理。

zxxxlh123·2022-09-18 09:37

python 数据降噪

对于服从正态分布的数据，服从正态分布3σ原则：数值分布在（μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6526数值分布在（μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544数值分布在（μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974所以数据落在（μ-3σ,μ+3σ)外的概率为0.0026为小概率事件，因此作为噪点来去除defDenoisMat(df):u=df['DELTA'].mean()#计算均值#计算标准差std=df

有眼线的小火苗·2022-09-18 09:27

用Matlab处理TDMS数据（降噪+频谱分析）

TDMS文件从导入到最终处理的整个过程该过程是自己本科毕设的一部分内容，大学本科专业是电气工程及其自动化，本科毕业设计课题为《绝缘子沿面放电电流高频特征分析》，我从4月底开始，5月底完成，5月29日本科答辩结束，差不多一个月完成的，其中大部分时间都花在这么一段代码。这里我需要用matlab提取泄漏电流的高频分量，进而得到我课题涉及到的一些结论。整个过程涉及三个部分:1.把TDMS数据导入到matl

张然Adolf·2022-09-18 09:50

利用短时傅里叶变换（STFT）对信号进行时频谱分析和去噪声

傅里叶变换只反映出信号在频域的特性，无法在时域内对信号进行分析

哦豁灬·2022-09-18 09:56

Python简单实现数据降噪滤波处理_滢泷版

Python简单实现数据降噪、滤波处理_滢泷版由于项目需要对数据进行降噪滤波处理，又要尽可能保证变化特征不失真。我在网上搜索了一下Python的方库，没找到。

qq_704446162·2022-09-18 09:51

Python 数据降噪处理的四种方法——均值滤波、小波变换、奇异值分解、改变binSize

Python数据降噪处理的四种方法——均值滤波、小波变换、奇异值分解、改变binSizegithub主页：https://github.com/Taot-chen一、均值滤波1）算法思想给定均值滤波窗口长度

哦豁灬·2022-09-18 09:25

语音增强——谱减法的改进（过减法）及其python实现

spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=77c874a500ef21df351103560dada737语音降噪是语音信号处理的初始步骤，目前已经有很多成熟的算法。

清泉_流响·2022-09-17 16:08

卷积神经网络图片放大,神经网络输入图片大小

第2步，图片添加到软件后就是设置环节，选择一种无损放大算法（神经网络算法或高性能算法）；然后设置降噪程度，图片噪点多降噪程度就设置高一些；最后根据需求设置图片的放大倍数。

快乐的小荣荣·2022-09-16 10:18

python-opencv之图像梯度Sobel、Scharr、Laplacian算子边缘检测

缺点：比较敏感，容易受影响，要通过高斯模糊（平滑）来降噪。Sobel算子并没有将图像的主体与背景严格地区分开

疯狂的蕉尼基·2022-09-16 07:51

基于C++的OpenCV项目实战——零部件的自动光学检测

将前景和物体进行分割与分类；场景示意图：需要注意，在螺母的传送带上，需要有前光和背光，给物体打光才能够拍摄清晰的图像；二、基础知识首先分为以下几步：1、噪声抑制（预处理）2、背景移除（分割）3、二值化4、连通域、轮廓查找算法降噪算法

一个热爱学习的深度渣渣·2022-09-16 07:14

声谱图，梅尔语谱，倒谱，梅尔倒谱系数

声音信号本是一维的时域信号，直观上很难看出频率变化规律。傅里叶变换可把它变到频域上，虽然可看出信号的频率分布，但是丢失了时域信息，无法看出频率分布随时间的变化。

BarbaraChow·2022-09-15 22:03

（超详细）语音信号处理之特征提取

根据提取参数的方法不同，可将语音信号分析分为时域，频域，倒频域，和其他域的分析方法。根据分析方法的不同，可将语音信号分析分为模型分析方法和非模型分析方法。本文主要以第一种分类方法。

BarbaraChow·2022-09-15 22:30

C++ OpenCV实战之文档照片转换成扫描文件

目录一、背景二、基础知识三、方案一：自动检测点1、读取图片文件（进行了指定尺寸缩放）2、创建直线类并计算两条直线的交点3、图像边缘检测Canny4、通过霍夫变换进行直线检测5、求单应性矩阵6、降噪和二值化四

·2022-09-14 18:34

C++ OpenCV实战之零部件的自动光学检测

目录一、背景二、基础知识三、代码实现1、实现多窗口展示2、降噪处理3、背景去除4、连通图实现5、计算连通域面积6、轮廓检测四、总结一、背景首先任务背景是AOI（自动光学检测）最重要的目的在于：将前景和物体进行分割与分类

·2022-09-14 18:26

基于TensorRT和C++推理的SOTA图像超分辨率网络

先给大家看四组经过图像降噪网络后的对比效果效果~怎么样，是不是感觉还不错呢。我们能够选择的有两条路线实现C++的

@会飞的毛毛虫·2022-09-13 20:27

卡尔曼滤波器原理及代码实现

同时卡尔曼滤波器还是时域滤波器(不需要进行频域的变换)。用一个简单的例子来介绍卡尔曼滤波器的原理：假设一台汽车在路上行驶，

pomelo33·2022-09-13 17:22

RTC 技术的试金石：火山引擎视频会议场景技术实践

视频会议场景一直被认为是RTC最具挑战性的场景，一方面，它对抗弱网、低端机适配、降噪、多人上麦等都有极高的要求，对Web端的要求也远高于其他场景；另一方面，有很多孵化自会议场景的技术能力最终都被复制到了其他场景

·2022-09-13 15:54

20220721 积分环节的时频域分析

Example1输入是sin⁡(2t)\sin(2t)sin(2t)，初始值为0的积分环节是1s\frac{1}{s}s1，simulink是时域分析（蓝色为积分环节输入，黄色为积分环节输出）：延迟π2

DR-ZF-·2022-09-12 17:22

高性能无线电综合测试仪----TFN PM3900

产品能满足无线电台接收、发射和双工工作模式下的测试需求，从参数测量到波形测量，从时域分析到频域分析，从微弱信号到大功率信号等各个方面完成对电台性能特性的全面测量和分析TFNPM3900高性能无线电综合测试

技术控ot·2022-09-08 09:34

使用基于LSTM的变分自编码器对股票序列数据进行降噪并重构

考虑到针对股票市场的噪音特性，我们尝试使用变分自编码器（VAE）对价格数据进行重构，并且考虑到股票数据的时序性，我们在自编码器网络中加入LSTM网络提升表现。第一步：获取数据：pipinstalltushare#获取使用接口defget_token():ts.set_token("xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx")pro=ts.pro_api()

weixin_47178719·2022-09-06 19:40

万魔首款空间音频降噪耳机预售开启

2022年9月，专业音频品牌1MORE万魔耳机推出新品——万魔空间音频降噪耳机1MOREAero，以实时空间音频、智能听感均衡、类钻石发声单元全面提升听感维度，自研QuietMax智能宽频降噪技术兼具全新深度和广度

科技沸点·2022-09-06 14:11

micropython复现经典单片机项目（二）可视化音频频谱解析（基本搞定）

提到可视化频谱，必然绕不开fft，大学学过这玩意，当时一心玩，老师讲的一个字都么听进去，网上教程简略扫了一下，大该就是把时域转频域的工具，我大mpy居然没有fft函数，奶奶的，先

三十岁开始学编程的大叔·2022-09-06 14:43

自动控制原理matlab pdf下载,第五章-matlab在自动控制原理中的应用.pdf

在自动控制原理中的应用.pdf第第五五章章MATLABMATLABMATLABMATLAB在自动控制原理的应用在自动控制原理的应用55551111控制系统控制系统的传递函数的传递函数模型模型55552222控制系统的时域分析控制系统的时域分析

weixin_39674028·2022-09-06 08:14

时域连续信号及时域离散信号的表述

信号系统简述及常用信号表述信号系统简述信号的分类信号的基本运算常用时域连续信号函数及其性质常用时域离散信号信号系统简述系统：一般认为是指由若干个相互关联、相互作用的事物，按照一定的规律组合而成的某种特定功能的整体

·2022-09-06 07:42

FIR与IIR数字滤波器的比较

FIR数字滤波器的设计原理：FIR数字滤波器设计是通过时域逼近或频域逼近的方法实现所要求的FIR数字滤波器的设计；在确定数字滤波器的设计指标后，需要选定合适的线性相位数字滤波器类型，由给

清泉_流响·2022-09-06 06:03

论文翻译：2020_Densely connected neural network with dilated convolutions for real-time speech enhancemen...

论文名称：扩展卷积密集连接神经网络用于时域实时语音增强论文代码：https://github.com/ashutosh620/DDAEC引用：PandeyA,WangDL.Denselyconnectedneuralnetworkwithdilatedconvolutionsforreal-timespeechenhancementinthetimedomain

凌逆战·2022-09-05 09:25

WebRTC 一对一语音通话中音频端到端分段延迟分析

音频端到端处理的冲采样、混音、回声和降噪等操作会使音频数据在数值上变得面目全非，变得难以比较。真正的音频端到端延迟一般使用专业的声卡设备配上专门的音频处理软件来测，这种测试在线上环境中是难以实现的。

hanpfei·2022-09-05 07:16

实时降噪（Real-time Denoising）：Nvidia Real-time Denoisers 源码剖析

NvidiaReal-timeDenoisers（NRD）v3.x版本：NRDv3.4.0NRD是工业界内比较先进的降噪器，被实际应用于WatchDogs:Legion和Cyberpunk2077等游戏

KillerAery·2022-09-03 17:00

python 时间序列预测指数平滑_转载：时间序列分析--指数平滑法

2.前提假设：时间序列分析一般假设我们获得的数据在时域上具有一定的相互依赖关系，例如股票价格在t时刻很高，那么在t

weixin_39525300·2022-09-02 07:00

机器学习（8）sklearn画决策树（回归树）

DecisionTreeRegressor1、criterion2、接口3、交叉验证二、用sklearn画回归树（基于波士顿房价训练模型）1、导入库2、训练模型3、用Graphviz画回归树三、回归树对正弦函数上的噪音点降噪

Struart_R·2022-09-01 07:37

频谱分析过程中的混叠现象、栅栏现象和泄漏现象

要解决连续信号x（t）离散化过程中的频谱混叠，主要有两种方法：①对于带限连续信号，只需提高采样频率使之满足时域采样定理；②对于非带限连续信号，可根据实际信号对其进行抗混叠滤波（通过一个低通滤波器），使之成为带限信

清泉_流响·2022-08-31 07:24

用凯泽窗设计FIR滤波器的优点

凯泽窗函数的时域表示为式中：I。(·)是零阶贝塞尔函数；用于调节窗函数的形状和指标。下图所示为凯泽窗函数两个不同B值时的时域波形（N=51）。