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'
转载
2024-05-08 09:43:41
42阅读
# 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
转载
2023-09-25 13:06:40
137阅读
# 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
150阅读
# 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
1022阅读
# 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
303阅读
# 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
468阅读
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
转载
2023-06-02 10:04:24
136阅读
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
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
转载
2023-11-29 09:55:09
37阅读
在现代深度学习中，PyTorch 是一个备受欢迎的框架，用于执行各种视觉和信号处理任务。今天，我们将讨论如何使用 PyTorch 进行频谱提取特征，以便进行进一步的分析和处理。
### 环境准备
在开始之前，确保你的开发环境设置完毕。以下是我们需要的前置依赖：
- Python 3.7 或更高版本
- PyTorch
- NumPy
- Matplotlib
- SciPy
接下来，我们将
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(
转载
2024-06-27 20:54:24
111阅读
各位，爱折腾的我又来啦！这次我准备搞点不一样的，在Windows搞定PyTorch的编译。首先，我先简要介绍一下PyTorch吧。PyTorch是Facebook开发维护的一个符号运算库，可用于搭建动态的神经网络。它的代码简洁，优美，也具有很强的性能。举个例子，如果我们要在Theano或者TensorFlow下进行向量的运算，我们会先定义一个tensor，再对tensor做计算，然后定义一个fun
转载
2023-11-29 01:25:35
61阅读
《异常检测——从经典算法到深度学习》0 概论1 基于隔离森林的异常检测算法 2 基于LOF的异常检测算法3 基于One-Class SVM的异常检测算法4 基于高斯概率密度异常检测算法5 Opprentice——异常检测经典算法最终篇6 基于重构概率的 VAE 异常检测7 基于条件VAE异常检测8 Donut: 基于 VAE 的 Web 应用周期性 KPI 无监督异常检测9 异常检测资料汇总（持续
转载
2023-08-07 15:30:14
635阅读
view在pytorch中是用来改变张量的shape的，简单又好用。pytorch中view的用法通常
原创
2022-11-10 10:09:59
217阅读
引言感知实验表明，人耳对于声音信号的感知聚焦于某一特定频率区域内，而非在整个频谱包络中。耳蜗的滤波作用是在对数频率尺度进行的，在1000Hz以下为线性，在1000Hz以上为对数，这就使得人耳对低频比高频更敏感。心理物理学研究表明，人类对语音信号频率内容的感知遵循一种主观上定义的非线性尺度，该非线性标度可被称为“Mel”标度。一般来说，声音的频率和人耳所听到的声音高低不成正比，而是与音调(人们为了描
转载
2023-09-14 16:00:01
223阅读
模拟信号处理 频谱 python pytorch的问题解决方案
在现代的信号处理领域，模拟信号的频谱分析是至关重要的。许多用户在尝试使用 Python 和 PyTorch 进行模拟信号处理时，尤其是在频谱分析方面，遇到了各种各样的问题。我们的目标是通过一个完整的过程，从背景到解决方案，对这个问题进行深入分析。
### 用户场景还原
一个典型的场景是：用户需要实时分析从传感器产生的模拟信号，并
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`（
转载
2023-12-04 20:57:59
18阅读
目录 六、PyCharm中代码的填充、补充、检查、分析、清理等操作 七、PyCharm中的重命名、更改签名、提取、引入、内联(复原)、安全删除、调整、转换等重构操作六、PyCharm中代码的填充、补充、检查、分析、清理等操作Code(编码)菜单 PyCharm的Code菜单的选项如图6-1所示，是PyCharm中代码自动填充、补充、检查、分析、
转载
2023-09-21 11:19:18
68阅读
