▶ 1. 易重构本节对一些Python重整的操作进行对比。▶ 1.1 有放回随机样本和无放回随机样本随机导入
random.choices(seq, k= 1 ) #长度为k的列表，有放回采样
random.sample(seq, k) #长度为k的列表，无放回采样▶ 1.2 lambda 函数的参数func = lambda y: x + y # x 的值在函数运行时被绑定
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2024-02-22 13:12:16
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1. 易重构本节对一些Python重整的操作进行对比。1.1 有放回随机样本和无放回随机样本私信小编01即可获取大量python学习资源随机导入
random.choices(seq, k= 1 ) #长度为k的列表，有放回采样
random.sample(seq, k) #长度为k的列表，无放回采样1.2 lambda 函数的参数func = lambda y: x +
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2024-03-07 20:26:08
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泰克示波器是一种常用的电子仪器，它用于观测和分析电子信号。采样率是指每秒采样的次数，通常已经预设在示波器中，但需要针对特定的应用进行设置。下面简要介绍如何对泰克示波器进行采样率的设置。首先，需要了解所需信号的频率范围，即最高频率和最低频率。根据经验，采样率至少应该是所需信号的最高频率的两倍。如果采样率过低，则可能会造成信号失真。 其次，在泰克示波器的设置菜单中选择采样率，通常可以选
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2024-03-14 15:57:52
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音频数据主要有以下 4 种属性：1.采样率（sample rate）：指声音由模拟信号转换成数字信号的过程中，每秒从连续信号中提取的用于组成离散信号的样本个数。 音频CD所用的采样率为 44100 Hz，数字音频磁带和许多计算机系统使用 48000 Hz，专业级音频系统通常使用 96000 Hz。 2.采样大小（sample size 或 Precision）：音频采样时用于存储每个样本的数据位
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2024-04-26 15:13:02
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采样率计算方法 1.音频RTP包时间戳增量计算,设为x 2.计算封包间隔,取200包时的时间,然后/200即得封包间隔y 若采样率为a(Hz),
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2024-02-04 09:16:12
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一、关于数字音频 数字音频是指使用数字编码的方式也就是使用0和1来记录音频信息，它是相对于模拟音频来说的。在CD光盘和计算机技术未出现之前都是模拟音频（如录音带），当中数字/模拟转换器简称：DAC、模拟/数字转换器简称：ADC 。 1、数字音频里几个重要的參数： 1）採样位数——能够理解数字音频设备处理声音的解析度，即对声音的辨析度。就像表示颜色的位数一样（8位表示256种颜色。16位表示655
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2024-03-11 09:44:33
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1.为什么要进行音频编码音频编码的主要作用是将音频采样数据（PCM等）压缩成为音频码流，从而降低音频的数据量,偏于存储和传输。 2.音频的裸数据格式就是脉冲编码调制（Pulse Code Modulation，PCM）数据。描述一段PCM数据一般需要以下几个概念：量化格式（sampleFormat）、采样率（sampleRate）、声道数（channel）。 3.音
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2024-04-25 16:57:26
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一.数字音频 1.1 采样 1.2 量化 1.3 编码二. 音频编码 2.1 压缩比 无
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2024-04-09 12:47:12
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命令查看FFmpeg的命令帮助：ffmpeg -h
将MP4文件file.mp4转换为音频文件file.wav，并转为16kHz采样率的音频文件file_16k.wav，命令如下：ffmpeg -i file.mp4 -codec:a pcm_s16le -ac 1 file.wav -loglevel quiet
ffmpeg -i file.wav -f wav -ar 16000 -ac 1
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2023-10-31 13:06:26
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实验4-采样率变换Sample Rate Change前言一、为什么要进行采样率转换二、Interpolation插值-升采样【Interpolation FIR Filter】步骤1：插值-升采样步骤2：低通滤波三、Decimation抽值降采样【Decimating FIR Filter】步骤1：低通滤波步骤2：抽值-降采样四、Rational Resampler有理数因子/分数重采样【Ra
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2023-09-24 23:04:11
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python中需要在一定区间内进行采样，或是对生成的数据进行采样，可以利用随机模块random.sample()函数或者numpy.random.choice()函数实现。1.随机采样如果需要对某个区间内的数进行随机采样，可以使用random.sample()来实现。random.sample(N, m)函数主要有两个参数，分别是需要采样的序列N和需要采样的样本个数m。import random
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2023-07-03 15:51:44
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我们可以用时间序列分析解决一些预测模型，这种方法可以预测数据在未来的发展趋势。下面将会介绍时间序列分析的基础理论。基础介绍1.时间序列时间戳(timestamp)固定周期(period)时间间隔(interval)2.数据重采样：将数据的分布频率从一个频率转换为另一个频率。 降采样：将数据的分布频率减小，即数据的个数由多到少，如将日变成月。 升采样：将数据的分布频率增加，即数据
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2024-01-05 21:53:39
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PR 采样分章 第一节：蒙特卡洛采样、重要性采样引言还记得我们之前学过的贝叶斯推断吗？贝叶斯推断要解决的不是如何估计参数，而是用来估计新测量数据出现的概率，对于新出现的数据 ：那么实际项目中，我们如何计算贝叶斯估计里这个积分呢？基于采样的马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo，简称MCMC)方法基于近似的变分推断(Variational Inference，简称VI)
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2023-11-17 21:30:24
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目录音频采样率（Sampling Rate）:声音频率：视频帧率（Frame Rate）：码率（bitrate）：分辨率：帧率、码率、分辨率三者关系：音频采样率（Sampling Rate）:音频采样率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，采样频率越高声音的还原就越真实越自然。在当今的主流采集卡上，采样频率一般共分为11025Hz、22050Hz、24000Hz、44100Hz、48000H
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2024-03-15 11:24:05
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target31谷歌做了一些列的适配，其中对看似无关紧要的传感器采用率做了限制，最近几年很火的摇一摇开屏广告就是基于传感器去实现的。这篇文章，我们就一起去看一下target31对传感器采样频率的限制。目录一、背景二、采样率限制 三、为什么是200HZ四、其他注意事项一、背景 先说一下背景：近期（其实也挺久了），谷歌公司发布了聚焦用户隐
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2023-09-11 11:00:53
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音频播放音频基础音频文件的生成过程是将声音信息采样、量化和编码产生的数字信号的过程对声音进行采样、量化过程被称为脉冲编码调制（Pulse Code Modulation），简称PCM。PCM数据是最原始的音频数据完全无损音频格式，码率，编码等硬知识音频播放流程：1.读取MP3文件2.解析采样率、码率、时长等信息，分离MP3中的音频帧3.对分离出来的音频帧解码得到PCM数据4.对PCM数据进行音效处
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2024-01-30 00:57:05
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一、视频像素数据1.最为常用的是YUV420,YUV格式像素数据查看工具yuv player,如下图： ps:BMP文件中存储的就是RGB格式的像素数据。2.YUV格式简介相关实验表明，人眼堆亮度铭感但对色度不敏感。所以可以将亮度信息和色度信息分离，并堆色度信息采用更狠一点的压缩方案，从而提高压缩效率。也就是说YUV格式的像素数据也是压缩的。1).YUV格式中，Y只包含亮度信息，而UV只
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2024-06-22 08:25:13
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LosslessSwitcher 会自动切换您当前音频设备的采样率，以匹配您的 Apple Music 应用程序中当前正在播放的无损歌曲。假设您正在播放的下一首歌曲是采样率为 192kHz 的高分辨率无损曲目，LosslessSwitcher 会尽快将您的设备切换到该采样率。相反的情况会发生，当下一首曲目恰好具有较低的采样率时。安装只需转到此存储库的发布页面。(Link to latest rel
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2023-12-19 19:18:07
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图像通常是自然界景物的客观反映，并以照片形式或视频记录的介质连续保存，获取图像的目标是从感知的数据中产生数字图像，因此需要把连续的图像数据离散化，转换为数字化图像，其工作主要包括两方面——量化和采样。数字化幅度值称为量化，数字化坐标值称为采样。本文主要讲解图像量化和采样处理的概念，并通过Python和OpenCV实现这些功能。一.图像量化处理1.概述所谓量化（Quantization），就是将图像
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2024-02-05 21:10:48
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TIP：原来做毕设时，想处理一下关于音频的东西，找到这篇博文，mark下自然界中的声音非常复杂，波形极其复杂，通常我们采用的是脉冲代码调制编码。即PCM编码。PCM通过抽样、量化、编码三个步骤将连续变化的模拟信号转换为数字编码。抽样：在音频采集中叫做采样率。由于声音其实是一种能量波，因此也有频率和振幅的特征，频率对应于时间轴线，振幅对应于电平轴线。波是无限光滑的，弦线可以看成由无数点组成，由于存储
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2024-03-25 17:15:20
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