PyTorch是基于PYTHON的科学计算包，为了使用GPU来替代NUMPY，灵活性和速度较好。Tensor张量类似与numpy的ndarrays，不同在与张量可以使用GPU来加快计算。很舒服，torch和numpy基本很相似，函数的运用名字也是。rand是平均分布,即等概率分布,等概率产生0-1范围内的数 randn是标准正态分布,均值为0,标准差为1torch的操作大全 https://pyt
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2023-11-29 09:55:09
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# 使用 PyTorch 绘制频谱图的基本方法
频谱图（Spectrogram）是一种将音频信号在时间和频率域中进行可视化的图形表示，常用于音频处理、语音识别以及音乐信息检索等领域。本文将介绍如何使用 PyTorch 绘制频谱图，并附上相关代码示例，帮助读者理解频谱图的基本概念和实现过程。
## 1. 什么是频谱图？
频谱图用于展示信号的频率成分随时间变化的情况。频谱图的 X 轴通常表示时间
# 如何实现pytorch频谱图
## 引言
PyTorch是一个用于深度学习的开源机器学习库，它提供了丰富的工具和函数，方便开发人员进行模型训练和推理。频谱图是一种常用的信号处理技术，用于将信号的频率和时间信息可视化。在本文中，我将教你如何使用PyTorch实现频谱图。
## 步骤概述
下面是一份实现pytorch频谱图的步骤概述表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-08-20 08:50:33
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问题图像的张量结构为（C，H，W），而plt可以显示的图片格式要求（H，W，C），C为颜色通道数，可以没有。 所以问题就是将Tensor（C，H，W）=> numpy（H，W，C）解决办法def transimg(img):
img = img / 2 + 0.5 # unnormalize
npimg = img.numpy()
npimg1 = np.transp
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2023-06-02 10:04:24
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深入浅出通信原理Python代码版深入浅出通信原理是陈爱军的心血之作，于通信人家园连载，此处仅作python代码笔记训练所用陈老师的连载从多项式乘法讲起，一步一步引出卷积、傅立叶级数展开、旋转向量、三维频谱、IQ调制、数字调制等一系列通信原理知识连载1：从多项式乘法说起\[(x+1)(x^2+2x+5)=x^3+3x^2+7x+5\]import sympyx = sympy.Symbol('x'
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2024-05-08 09:43:41
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看到matlab中关于fft变换的几行代码，总想把它们几行语句搞清楚，看了许多，还是有些搞不清楚，可能需要更多的知识才能把它们彻底搞懂吧。 先来看一个简单的画频谱图的代码吧：clear all
fs=150;%采样频率要大于等于原信号中最高频率的二倍
N=150;%采样点数
t=(0:N-1)/fs;
y=0.5*sin(2*pi*65*t)+0.8*cos(2*pi*40*t)+0.7*cos(
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2024-06-27 20:54:24
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# 基于 PyTorch 的频谱分析
频谱分析在信号处理、图像处理和声音分析等领域中具有重要应用。随着深度学习的发展，使用 PyTorch 进行频谱分析的方法取得了广泛的关注。本文将介绍如何使用 PyTorch 进行频谱分析，并通过实例演示这一过程。
## 什么是频谱分析？
频谱分析是分析信号中的不同频率成分的过程。通过频谱分析，我们可以了解信号的频率成分、幅度和相位等信息。在图像处理领域，
pytorch的安装首先扫盲常用的pip和这里的conda有什么不一样：pip 和 conda 什么区别？先跟着这个win10 安装 pytorch，安装conda、cuda和cuDNN。然后参照win10离线安装pytorch和torchvision进行离线安装命令行输入nvidia-smi查看cuda版本，在官网pytorch的pip选项查看自己需要下载的包在这里下载上图中对应离线包
打开命令
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2023-09-25 13:06:40
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信号处理工具箱由很少的滤波功能和一组有限的滤波器设计工具组成。它还包含一些针对一维和二维数据的B样条插值算法。scipy.signal.spectrogram使用连续的傅立叶变换来计算频谱图。频谱图可以用作反映非信号信号的频率内容随时间变化的一种方式。from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as n
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2023-06-14 16:12:16
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频谱分析仪，简称频谱仪，是在频域上分析信号特征的工具，如信号的频率分布、频率、功率谐波、杂波噪声、干扰失真等。 一、 频谱 频谱是一组正弦波，经过适当组合后，形成被考察的时域信号。 上图显示了一个复合信号的波形，假定我们希望看到的是正弦波，但显然图示信号不是纯粹的正弦波，而仅靠观察又很难确认其中的原因。而对应到下图，同时在时域和频域显示了这个复合信号。频域图形描绘了频谱中每个正弦波的幅度随频率的变
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2023-12-14 03:22:06
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# 如何使用PyTorch计算频谱
## 引言
PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛应用于深度学习领域。在信号处理中，我们常常需要计算信号的频谱，以便进行频域特征分析。本文将教你如何使用PyTorch计算信号的频谱。
## 整体流程
为了计算信号的频谱，我们需要经历以下几个步骤：
1. 读取信号数据
2. 对信号进行傅里叶变换
3. 计算频谱
4. 可视化频谱
下面我将逐步解释每个步
原创
2023-12-10 11:05:27
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# PyTorch梅尔频谱
## 介绍
梅尔频谱（Mel Spectrogram）是一种常用的音频特征表示方法，尤其在语音识别和音乐信息检索领域广泛应用。它将音频信号转换为在时间和频率上具有更好刻画特征的表现形式。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和函数来处理音频数据。本文将介绍如何使用PyTorch来生成梅尔频谱。
## 梅尔频谱原理
梅尔频谱是通过将音频信号转换为
原创
2023-08-23 04:25:12
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1.频率范围 这个就不详说了。一般来讲频率测量范围是由本振决定的，一般我们说低频频谱分析仪基本上是3G左右，高频频谱分析仪能到67GHz，经过外部倍频器后甚至能到110GHz或者更高。2.频率分辨率 这个也是频谱仪的关键指标之一。频谱分辨率一般指的是测量信号的最小频率间隔。如何关键，参看下图： 理论上讲被测信号以谱线的形式显示在频谱仪的显示屏上，但是实际上信号是不能为一条无限窄的谱线，它有一定
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2024-03-27 12:00:02
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# PyTorch画频谱
在深度学习领域中，频谱图是一种非常重要的工具，通过频谱图我们可以直观地了解信号在频域的分布情况。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和函数来处理频谱图的生成和可视化。本文将介绍如何使用PyTorch来画频谱图，并给出相应的代码示例。
## 什么是频谱图
频谱图是一种将信号在频域上的信息进行可视化的图形表示。在深度学习中，频谱图通常用来分析信号的
原创
2024-05-11 07:31:16
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在深度学习领域，梅尔频谱（Mel Spectrogram）是一种广泛使用的音频特征提取技术。随着 PyTorch 的不断更新，梅尔频谱的实现也经历了一些变化和优化。本文将详细探讨在 PyTorch 中使用梅尔频谱的多个方面，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。
## 版本对比
### 特性差异
| 版本 | 特性描述
语谱图语谱图（Spectrogram）是时序相关的傅里叶分析的显示图像，可以反映音乐信号频谱随时间改变而变换，语谱图的横坐标是时间，纵坐标是频率，坐标点值为语音数据能量。由于是采用二维平面表达三维信息，所以能量值的大小是通过颜色来表示的，颜色深，表示该点的语音能量越强。语谱图中显示了大量与音乐信号特性相关的信息，如共振峰、能量等频域参数随时间的变化情况，它同时具有时域波形与频谱图的特点。也就是说，
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2024-04-18 21:38:12
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一、开场白先说一句，中国队NB！ 这次“不务正业”的主题是瀑布图，这也算是我很早以前就想完成的东西了，即便如此，这次的完成度也并不算高，就是做个demo给自己乐呵乐呵，以后有机会用了再捡起来优化吧。这次用的是两种方式：一种是MFC+SignalLab，一种是Ipp+QCustomPlot。两种方式我想主要记录第二种，因为第一种确实没啥好记录的，而且还有个问题现在没有想清。 不管怎样，先放效果图：图
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2024-06-28 14:38:03
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基于systemview的2DPSK调制与解调利用Systemview软件进行设计系统仿真任务：系统输入500Hz的正弦波频率，要求码元传输速率为64kBd，采用2DPSK调制，相干解调的方法设计一通信系统，并使用SystemView软件进行仿真。 （要求调出眼图、瀑布图、滤波器的单位冲击响应及幅频特性曲线）设计思路输入正弦波以及A律压缩图符参数：输出波形：（500Hz输入正弦波）（A律压缩后的波
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2024-01-17 06:08:39
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文章目录图像预处理（图像增强）——`transforms`1、`transforms`运行机制2、数据标准化——`transforms.normalize`3、裁剪：`transform——Crop`（1）`transforms.CenterCrop`（2）`transforms.RandomCrop`（3）`transforms.RandomResizedCrop`（4）`FiveCrop`（
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2023-12-04 20:57:59
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Frequency只是波每秒经过的振荡次数.任何周期性的波都有一个频率.但通常在音乐中,使用该术语仅限于谈论正弦波,所以如果你听到有关频率x的波动,它通常意味着每秒钟有很多振荡的正弦波.任何波,无论是周期性的还是非周期性的,都可以通过将不同频率的不同频率的正弦波(即具有不同幅度)相加来构造.傅立叶变换的作用是告诉您使用哪些频率以及使用哪些幅度来创建任何给定的波.快速傅立叶变换(FFT)是计算波的傅
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2024-04-09 10:58:19
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