Matlab 语谱图(时频图)绘制与分析 语谱图:先将语音信号作傅里叶变换,然后以横轴为时间,纵轴为频率,用颜色表示幅值即可绘制出语谱图.在一幅图中表示信号的频率.幅度随时间的变化,故也称"时频图". %matlab 2016a %需要先安装语音处理工具箱(matlab_voicebox) [Y,FS,WMODE,FIDX]=readwav('sound0_10','s',-1,-1); %Y为读到的双声道数据 %FS为采样频率 %这里的输入参数sound0_10为双声道数字0到10的

"""Python绘制语谱图""" """Python绘制时域波形""" # 导入相应的包 import numpy, wave import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os filepath = 'G:/实战培训/Python生成语谱图/ReNoise/Prim10/' # 添加路径 filename = os

语音的时域分析和频域分析是语音分析的两种重要方法,但是都存在着局限性.时域分析对语音信号的频率特性没有直观的了解,频域特性中又没有语音信号随时间的变化关系.而语谱图综合了时域和频域的优点,明显的显示出了语音频谱随时间的变化情况.语谱图的横轴为时间,纵轴为频率,任意给定频率成分在给定时刻的强弱用颜色深浅来表示.颜色深的,频谱值大,颜色浅的,频谱值小.语谱图上不同的黑白程度形成不同的纹路,称之为声纹,不同讲话者的声纹是不一样的,可用作声纹识别. 下面是在python中绘制语谱图: # 导入相应的包

标题:Local Spectral Graph Convolution for Point Set Feature Learning 作者:Chu Wang, Babak Samari, Kaleem Siddiqi 译者:Elliott Zheng 来源:ECCV 2018 Abstract 点云的特征学习已经显示出巨大的希望,引入了有效且可推广的深度学习框架,例如pointnet ++. 然而,到目前为止,点特征已经以独立和孤立的方式被抽象,忽略了相邻点的相对布局及其特征.在本文中,我们建议

发表时间:(2019年4月) IF:3.95 单位: 维也纳医科大学: 欧洲生物信息研究所(EMBL-EBI): 分子病理学研究所: 奥地利科学院分子生物技术研究所: Gregor Mendel分子植物生物学研究所. 对象:质谱无标记定量结果 技术:聚类分析 一. 概述:(用精炼的语言描述文章的整体思路及结果) 本文选择四个不同的数据集,分为基于谱图数计数和基于峰值强度计数的无标记定量两种情况,对谱图进行聚类算法分析,提高了低丰度蛋白的可检测性,并开发了可直接使用的聚类方法的PD节点. 二. 研

目录 1. 简介 2. 近几年发表的主要工具 1.DeepRT 2.Prosit 3. DIANN 4.DeepDIA 1. 简介 基于串联质谱的蛋白质组学大部分是依赖于数据库(database search)的bottom-up策略研究.也就是实际谱图和理论谱图进行匹配打分,从而实现肽段和蛋白的鉴定和定量.如果是DDA的数据,因为一张二级谱是一条肽段,直接将数据库理论酶切碎裂后的理论谱和实际谱图匹配即可.但如果是DIA的数据,因为二级谱是混合谱,即来源于很多肽段,而且碎片离子还会受到未碎裂的母

android的消息处理机制(图+源码分析)——Looper,Handler,Message 作为一个大三的预备程序员,我学习android的一大乐趣是可以通过源码学习 google大牛们的设计思想.android源码中包含了大量的设计模式,除此以外,android sdk还精心为我们设计了各种helper类,对于和我一样渴望水平得到进阶的人来说,都太值得一读了.这不,前几天为了了解android的消息处理机 制,我看了Looper,Handler,Message这几个类的源码,结果又一次被go

如果一个实验制备了 4 种不同条件下的样品,并分别测得了它们的 XRD 衍射谱图,那么在数据处理中如何用 Origin 软件得到一张多谱图对比的图呢? 样品间的谱图对比 如果只是谱图样品间对比(以 4 个样品为例),只需要: 添加 1 个 X 轴,添加 4 个 Y 轴,然后导入相应的数据: 然后对后 3 个 Y 进行偏移处理. 选中某列,右键选择Set Column Values,其中 col(A) + 5000是自己输入的,上面有个 col(A) = ,col(A) 代表的是当前这一列.就是代

     在上一章里,重点分享了命令行SQL分析工具的使用方法.在本章将重点分享PL/SQL的SQL分析工具. 一.如何打开PL/SQL执行计划      开启PL/SQL这工具,推荐如下方法: 点击文件菜单,选择新建子菜单,选中解释计划窗口 键盘快捷方法,先按alt,然后按F,接着按N,最后按E 二.设置PL/SQL执行计划      初次打开“解释计划窗口”,只能看到基数.优化器.耗费等基本信息,其实这个可以在PL/SQL工具里面设置的.可以看到很多其它信息,如下所示:       三.看懂

生物医学大数据-蛋白质定量 现今肽段定量效率存在巨大差异.比如相同质量蛋白质,但是肽段和蛋白信号不均一,在物理条件一致时,仅有70%的重复率,并且当重复次数变多时,overlapping在变少. 无标定量法 方法一是针对二级色谱的谱图计数,即统计二级色谱的数量,数量越多则蛋白丰度越高,但相同丰度蛋白也有不同的二级色谱数,所以算法目的是减少噪音. 方法二是针对一级色谱的离子流色谱峰XIC,即每个肽段的离子流色谱峰,可以取同一个肽段不同时间点上的信号强度,连接成峰,通过求该曲线的曲线下面积获取曲线信

转自:http://blog.csdn.net/keyeagle/article/details/6708077/ google了近三页的关于C语言中static的内容,发现可用的信息很少,要么长篇大论不知所云要么在关键之处几个字略过,对于想挖掘底层原理的初学者来说参考性不是很大.所以,我这篇博文博采众家之长,把互联网上的资料整合归类,并亲手编写程序验证之. C语言代码是以文件为单位来组织的,在一个源程序的所有源文件中,一个外部变量(注意不是局部变量)或者函数只能在一个源程序中定义一次,如果有重

google了近三页的关于C语言中static的内容,发现可用的信息非常少,要么长篇大论不知所云要么在关键之处几个字略过,对于想挖掘底层原理的刚開始学习的人来说參考性不是非常大.所以,我这篇博文博採众家之长,把互联网上的资料整合归类,并亲手编敲代码验证之. C语言代码是以文件为单位来组织的,在一个源程序的全部源文件里,一个外部变量(注意不是局部变量)或者函数仅仅能在一个源程序中定义一次,假设有反复定义的话编译器就会报错.伴随着不同源文件变量和函数之间的相互引用以及相互独立的关系,产生了exter

原blog地址:http://blog.csdn.net/keyeagle/article/details/6708077/ google了近三页的关于C语言中static的内容,发现可用的信息很少,要么长篇大论不知所云要么在关键之处几个字略过,对于想挖掘底层原理的初学者来说参考性不是很大.所以,我这篇博文博采众家之长,把互联网上的资料整合归类,并亲手编写程序验证之. C语言代码是以文件为单位来组织的,在一个源程序的所有源文件中,一个外部变量(注意不是局部变量)或者函数只能在一个源程序中定义一次

作为一个大三的预备程序员,我学习android的一大乐趣是可以通过源码学习google大牛们的设计思想.android源码中包含了大量的设计模式,除此以外,android sdk还精心为我们设计了各种helper类,对于和我一样渴望水平得到进阶的人来说,都太值得一读了.这不,前几天为了了解android的消息处理机制,我看了Looper,Handler,Message这几个类的源码,结果又一次被googler的设计震撼了,特与大家分享. android的消息处理有三个核心类:Looper,Han

原文地址:http://www.cnblogs.com/codingmyworld/archive/2011/09/12/2174255.html#!comments 作为一个大三的预备程序员,我学习android的一大乐趣是可以通过源码学习google大牛们的设计思想.android源码中包含了大量的设计模式,除此以外,android sdk还精心为我们设计了各种helper类,对于和我一样渴望水平得到进阶的人来说,都太值得一读了.这不,前几天为了了解android的消息处理机制,我看了Loo

android源码中包含了大量的设计模式,除此以外,android sdk还精心为我们设计了各种helper类,对于和我一样渴望水平得到进阶的人来说,都太值得一读了.这不,前几天为了了解android的消息处理机制,我看了Looper,Handler,Message这几个类的源码,结果又一次被googler的设计震撼了,特与大家分享. android的消息处理有三个核心类:Looper,Handler和Message.其实还有一个Message Queue(消息队列),但是MQ被封装到Loope

一.分类 1.内部排序和外部排序 内部排序:待排序记录存放在计算机随机存储器中(说简单点,就是内存)进行的排序过程. 外部排序:待排序记录的数量很大,以致于内存不能一次容纳全部记录,所以在排序过程中需要对外存进行访问的排序过程. 2.比较类排序和非比较排序 比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序. 非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此也称为线性时间非比较

一.动图演示 二.思路分析 先来了解下堆的相关概念:堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆:或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆.如下图: 同时,我们对堆中的结点按层进行编号,将这种逻辑结构映射到数组中就是下面这个样子 该数组从逻辑上讲就是一个堆结构,我们用简单的公式来描述一下堆的定义就是: 大顶堆:arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2]   小顶堆:arr[i]

一.动图演示 二.思路分析 希尔排序是把记录按下标的一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法排序:随着增量逐渐减少,每组包含的关键词越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止. 简单插入排序很循规蹈矩,不管数组分布是怎么样的,依然一步一步的对元素进行比较,移动,插入,比如[5,4,3,2,1,0]这种倒序序列,数组末端的0要回到首位置很是费劲,比较和移动元素均需n-1次. 而希尔排序在数组中采用跳跃式分组的策略,通过某个增量将数组元素划分为若干组,然后分组进行插入排序,随后逐步缩

一.动图演 二.思路分析 基数排序第i趟将待排数组里的每个数的i位数放到tempj(j=1-10)队列中,然后再从这十个队列中取出数据,重新放到原数组里,直到i大于待排数的最大位数. 1.数组里的数最大位数是n位,就需要排n趟,例如数组里最大的数是3位数,则需要排3趟. 2.若数组里共有m个数,则需要十个长度为m的数组tempj(j=0-9)用来暂存i位上数为j的数,例如,第1趟,各位数为0的会被分配到temp0数组里,各位数为1的会被分配到temp1数组里...... 3.分配结束后,再依次从