Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
如何对重新采样的音频数据进行双三次(或其他非线性)插值?
我正在编写一些以不同速度播放 WAV 文件的代码 以便波形要么更慢 音调更低 要么更快 音调更高 我目前正在使用简单的线性插值 如下所示 int newlength int Math Round rawdata Length lengthM
Audio
signalprocessing
interpolation
resampling
bicubic
模块 PIL 没有属性“重新采样”
我之前运行过相同的代码 带有我需要的包 并且它有效 不确定现在发生了什么 这显示错误 AttributeError module PIL Image has no attribute Resampling 可能这是一个小问题 但我无法弄清楚
python
pythonimaginglibrary
resampling
Pandas:重新采样数据帧列,获取与最大值对应的离散特征
样本数据 import pandas as pd import numpy as np import datetime data value 1 2 4 3 names joe bob joe bob start end datetime
python
pandas
resampling
argmax
对一系列点重新采样
我有一个 3d 点数组 想象一下球的轨迹 有 X 个样本 现在 我想对这些点重新采样 以便我有一个新数组 其中包含 y 个样本的位置 y 可以大于或小于 x 但不能小于 1 始终至少有 1 个样本 将原始数组重新采样为新数组的算法会是什么样
Algorithm
3d
geometry
resampling
上采样的正确方法是什么?
我有一组 75 Hz 的样本 我想以 128 Hz 存储它们 如果是 64 Hz 和 128 Hz 那很简单 我只需将所有样本加倍即可 但是 如果采样率不是彼此的一小部分 那么正确的方法是什么 当您想避免过滤时 您可以 将信号处理为一组连接
c
Math
signalprocessing
sampling
resampling
熊猫在我的数据中第一天重新采样
我在 pandas 数据框中导入了雅虎财经每日股票价格 我想用 resample 通过获取每个月第一个每日报价的价格将其转换为每月股票价格 resample MS how first 返回每个月的正确价格but它将指数更改为每月的第一天 而
python
pandas
DataFrame
resampling
WEKA 中监督重采样和无监督重采样有什么区别?
我想知道有什么区别weka filters supervised instance Resample and weka filters unsupervised instance Resample 在什么情况下我们应该使用每一种 监督重采样
Java
machinelearning
Classification
Weka
resampling
该算法的名称是什么?它与其他图像重采样算法相比如何?
这个算法已经在我脑海中存在了很长一段时间 但我找不到任何地方描述它 虽然它是如此简单 但我不可能是唯一一个想到它的人 它的工作原理如下 你从一张图片开始 比如说 7x7px 您需要将其重新采样 例如 5x5px 所以你要做的就是取每个新方块
Algorithm
imageprocessing
resampling
Python Dataframe 在微秒内重新采样
我正在处理重新采样数据帧 它可以在几小时 几天 几分钟内工作 但重新采样的时间不会少于秒 即使时间跨度很短 程序也会挂起 那么我错过了什么吗 我尝试了 0 000001S U 等 到目前为止没有任何效果 我的时间格式 2015 08 29
python27
pandas
DataFrame
resampling
通过簇替换重新采样
我想绘制簇 由变量定义id 从数据集中进行替换 与之前回答的问题相比 我希望选择 K 次的聚类以使每个观察重复 K 次 也就是说 我正在进行集群引导 例如 以下示例id 1两次 但重复观察id 1仅在新数据集中出现一次s 我想要所有的观察结
r
resampling
statisticsbootstrap
及时均匀地对位置时间序列进行重新采样
正如地球科学中经常发生的那样 我有一系列位置 经度 纬度 时间序列的时间间隔不均匀 时间采样如下 t diff every position 3 99 1 00 3 00 4 00 3 98 3 99 我将位置与每个 t 相关联 lat 7
python
interpolation
resampling
Pandas - 计算相对于最早值的每日差异
这可能很容易 但由于某种原因 我发现它很难完成 任何提示将非常感谢 我有一些每天 5 分钟间隔的时间序列数据 唉 Date Values 2012 12 05 09 30 00 5 2012 12 05 09 35 00 7 2012 12
python
pandas
resampling
tidyverse 中多个群体的引导:rsample 与 broom
In 这个问题 https stackoverflow com questions 42986736 bootstrapping by multiple groups in dplyr由几个小组和子小组进行引导似乎很容易使用broom bo
r
tidyverse
resampling
重新采样 Pandas 数据框并合并列中的字符串
我想重新采样 pandas 数据框并将不同的函数应用于不同的列 问题是我无法正确处理带有字符串的列 我想应用一个将字符串与分隔符 例如 合并的函数 这是一个数据示例 import pandas as pd import numpy as n
python
pandas
resampling
在Python中将不规则间隔的数据重新采样为规则网格
我需要将二维数据重新采样为常规网格 这就是我的代码的样子 import matplotlib mlab as ml import numpy as np y np zeros 512 115 x np zeros 512 115 Just
python
matplotlib
resampling
帮助重新采样/上采样
我有一个包含 240 个数据点的数组 采样频率为 600hz 代表 400ms 我需要将此数据重新采样为以 1024hz 采样的 512 个数据点 代表 500ms 我假设因为我从 400 毫秒的数据开始 所以最后 100 毫秒只需要用 0
signalprocessing
resampling
R 中的随机子采样
我是 R 新手 因此我的问题可能非常简单 我有 40 个拥有丰富浮游动物的地点 我的数据如下所示 列是物种丰度 行是位点 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 85 0 0 0
r
resampling
使用 Python 图像库调整透明 png 大小和光晕效果
SO 上有几个类似的问题 但没有一个真正有帮助 基本上我正在尝试调整一个简单的 png 图像的大小 如下所示 http media spiralknights com wiki images 3 3e Equipment Proto Swo
python
image
pythonimaginglibrary
Alpha
resampling
如何使用 data.table/dplyr 在两个层次结构中进行高效采样和替换?
我正在尝试使用 data table tidyverse 在两个级别上进行有效采样 1 级是医院 ID hospital id 2 级是医生 ID doctor id 我需要首先从 N 总额中对替换 N 医院进行抽样 然后我需要从 M i
r
dplyr
dataTable
Sample
resampling
具有相同输入大小的快速和非常慢的 scipy.signal.resample
根据文档scipy signal resample 速度应根据长度而变化of input 如前所述 重新采样使用 FFT 变换 如果输入样本数量很大且为素数 则该变换可能会非常慢 请参阅 scipy fftpack fft 但我的时间安排非
python
NumPy
scipy
fft
resampling
1
2
»