python绘制音频频域图
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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Cicada-用于音频注释的简单GUI Cicada是一个音频注释工具,可用于注释.wav文件并将注释保存为csv file格式(当前)。 最终,它将也以JSON,XML格式提供(请注意更新) 设置环境: Requires Python 3.5.6 。 以下是运行该工具所需的要求。 $ pip install -r requirements.txt 启动工具前要了解的事项: 我启用了窗口调整大小选项 您可以在config_app.json文件中对以下参数进行更改 { " ButtonsParams " : { " Height " : 2 , " Width " : 20 }, " AnnotationsFile " : { " ExistingAnnotationFile " : " ExistingFile.csv " , " New
Python STFT SVM机床故障诊断 时频混淆矩阵
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Python STFT SVM锅炉故障诊断 时频混淆矩阵
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Python STFT SVM电梯故障诊断 时频混淆矩阵
Python STFT SVM电梯故障诊断 时频混淆矩阵 合成四类电梯振动信号,STFT 时频频带特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与 STFT 对照图。 功能: · 合成电梯振动四工况(正常/导轨/钢丝绳/轴承) · STFT 十频带幅度特征 + RBF-SVM 四分类(C=12) · confusion.png 混淆矩阵 · wave_gallery.png 时域波形画廊 · stft_gallery.png+metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python STFT SVM变压器故障诊断 时频混淆矩阵
Python STFT SVM变压器故障诊断 时频混淆矩阵 合成四类变压器振动信号,STFT 时频频带特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与 STFT 对照图。 功能: · 合成变压器 50Hz 工频振动四工况(正常/过热/绕组/铁芯) · STFT 十频带幅度特征 + RBF-SVM 四分类(C=12) · confusion.png 混淆矩阵 · wave_gallery.png 时域波形画廊 · stft_gallery.png+metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python STFT SVM传送带故障诊断 时频混淆矩阵
Python STFT SVM传送带故障诊断 时频混淆矩阵 合成四类传送带振动信号,STFT 时频频带特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与 STFT 对照图。 功能: · 合成传送带振动四工况(正常/跑偏/卡料/轴承) · STFT 十频带幅度特征 + RBF-SVM 四分类(C=12) · confusion.png 混淆矩阵 · wave_gallery.png 时域波形画廊 · stft_gallery.png+metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python STFT SVM汽轮机故障诊断 时频混淆矩阵
Python STFT SVM汽轮机故障诊断 时频混淆矩阵 合成四类汽轮机振动信号,STFT 时频频带特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与 STFT 对照图。 功能: · 合成汽轮机 30Hz 振动四工况(正常/叶片/轴承/不对中) · scipy.signal.stft 十频带幅度均值 + RBF-SVM 四分类 · stft_gallery.png STFT 时频图墙 · confusion.png 混淆矩阵 · wave_gallery.png+metrics.csv+classification_report.txt · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python STFT SVM起重机故障诊断 时频混淆矩阵
Python STFT SVM起重机故障诊断 时频混淆矩阵 合成四类起重机振动信号,STFT 时频频带特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与 STFT 对照图。 功能: · 合成起重机振动四工况(正常/钢丝绳/减速机/轴承) · STFT 十频带幅度特征 + RBF-SVM(C=12) · confusion.png 混淆矩阵 · wave_gallery.png 时域波形画廊 · stft_gallery.png+metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python STFT SVM发电机故障诊断 时频混淆矩阵
Python STFT SVM发电机故障诊断 时频混淆矩阵 合成四类发电机振动信号,STFT 时频频带特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与 STFT 对照图。 功能: · 合成发电机 50Hz 振动四工况(正常/绕组/轴承/不平衡) · scipy.signal.stft 十频带幅度均值 + RBF-SVM 四分类 · stft_gallery.png STFT 时频图墙 · confusion.png 混淆矩阵 + classification_report.txt · wave_gallery.png+metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
GDA的数据分析平台(Python/Spark)
下载方式:https://pan.quark.cn/s/0c475259985b LOGO icon 线上系统为何经常出错? 数据库为何屡遭黑手? 业务调用为何频频失败? 连环异常堆栈案,究竟是哪次调用所为? 数百台服务器意外雪崩背后又隐藏着什么? 是软件的扭曲还是硬件的沦丧? 走进科学带你了解Greys, Java线上问题诊断工具。 相关文档 关于软件 程序安装 入门说明 常见问题 更新记事 详细文档 English-README 程序安装 远程安装 远程安装(短链接) 最新版本 VERSION : 1.7.6.6 支持JDK9 greys.sh脚本支持tar的解压缩模式(有些机器没有unzip),默认unzip 修复 #219 问题 版本号说明 ... 主版本 这个版本更新说明程序架构体系进行了重大升级,比如之前的0.1版升级到1.0版本,整个软件的架构从单机版升级到了SOCKET多机版。 并将Greys的性质进行的确定:Java版的HouseMD,但要比前辈们更强。 大版本 程序的架构设计进行重大改造,但不影响用户对这款软件的定位。 小版本 增加新的命令和功能 漏洞修复 对现有版本进行漏洞修复和增强 - 、、之间不做任何向下兼容的承诺,即版本的Client不保证一定能正常访问版本的Server。 - 不兼容的版本会在版本升级中指出 - 保证向下兼容 维护者 李夏驰 姜小逸又胖了 程序编译 打开终端 程序执行 在目录下生成对应版本的release文件,比如当前版本是,则生成文件 程序在本地编译时会主动在本地安装当前编译的版本,所以编译完成后即相当在本地完成了安装。 写在后边 心路感悟 我编写和维护这款软件已经5年了,5年中Greys也从版本一直重构到现在的。 在这个...
PyMC3_EUSS:2018年欧盟暑期学校的Python概率编程课程
教程:使用Python进行概率编程 欧盟暑期学校,2018年6月26日 该中级课程将为学生提供在实际数据上应用实用贝叶斯统计建模方法的动手经验。 PyMC3是一个高级Python库,用于使用概率编程构建统计模型,并使用现代贝叶斯计算方法进行拟合。 我将提供贝叶斯推理和预测的简介,然后是有关使用PyMC3进行概率编程的教程,包括使用真实数据集使用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)和变分推理(VI)的教程。 本课程的最后一部分将侧重于建模策略以及在将贝叶斯统计应用于自己的工作时如何避免各种陷阱。 本课程将假定您熟悉Python和基本统计信息(例如概率),但不需要具有贝叶斯方法或概率编程的经验。 教学大纲 基本贝叶斯推理 贝叶斯与频频主义者的世界观 贝叶斯推断的三个步骤 概率分布 参数估计模型 PyMC3简介 变量类型 概率模型 简单案例研究 马尔可夫链蒙特卡洛 大都市采样 基于梯度的采样方法
FanselineVisualizer:将音频文件转换为可视化视频
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Django音乐推荐系统源码包:含深度学习模型(CNN+Autoencoder)、歌词音频特征提取与协同过滤混合算法
一套开箱即用的Python音乐推荐系统实现,基于Django框架搭建Web界面,后端集成深度学习模型——使用卷积神经网络(CNN)处理音频频谱图、自动编码器(Autoencoder)建模歌词文本特征,并融合协同过滤与KNN相似度计算构建混合推荐逻辑。资源包内含完整可运行代码(music_recommend模块)、MySQL数据库脚本(db_music.sql)、本地部署说明(含Navicat导入、组件安装指引)、原始数据集结构说明、系统需求文档、毕业设计论文(含PaperYY查重报告)、答辩PPT及IDE导入指南(支持IntelliJ IDEA、Eclipse)。所有代码适配Python 3.x环境,依赖库明确列在‘需要提前安装组件.txt’中,支持快速复现模型训练、用户行为模拟与个性化歌单生成。适用于课程设计、毕设开发或推荐算法入门实践,无需从零训练模型即可调试推荐流程与接口逻辑。
spider_job:招聘网数据爬虫
爬虫项目 免责声明 本软件仅用于学术研究,但因在中国大陆频频出现爬虫开发者涉诉与违规相关的。 使用者需遵守其本身的相关法律法规。因违法违规使用造成的一切后果,使用者自行承担 这个项目是主要自己研究招聘网站上的职位以及对应的需求准备的一个python项目。项目基于scrapy框架进行爬虫,使用mongodb存储爬取数据。前端界面使用vue编写,放置接口为php 在线预览地址: 项目目录结构图 ├─backend php后端接口 ├─front 前端界面 │ ├─job vue │ ├─company.html 热门公司 │ ├─education.html 学历分析 │ ├─weekline.html 发布趋势 ├─tutorial python爬虫 │ ├─spiders 爬虫 │ │ ├─51job.py 51job爬虫 │ │ ├─lagou.py 拉钩爬虫 │ │ ├─zhipin.py 直聘爬虫 │ ├─items.py 数
攻防世界 - Misc - Level 3 - Miscellaneous-300
本关考察的是 MISC 中的音频隐写相关的内容,通过此关,你可以学习到以下知识点: - ZIP 递归破解脚本 Python 编写。 - ZIP 文件密钥爆破工具 ARCHDR 的使用,以下是 CTF 推荐的爆破流程: - 设置长度 4-6 位(可以浮动,但不用太长,过长的一般不会出现在 CTF 中)。 - 纯数字爆破。 - 大小写字母爆破。 - 混合符号爆破。 - Audacity 查看音频 “频谱图”。
2017-10-18周报-张章1
摘要:为使机器人舞蹈与音乐更好的配合,并快速的进行舞蹈编排,以音乐的情感特征识别为基础胡,以多机器人舞蹈系统为应用对象,构建了能够自动识别音乐情感特征并根据不同
ComfyUI
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为何三十五岁的C++仍在开发领域占据统治地位
Bjarne Stroustrup于1979年设计出C++语言,而这一面向系统编程工作的通用型语言已经成为全球各地开发人员的方案之一。尽管面临着来自Java、JavaScript、Python、Go以及苹果刚刚公布的Swift语言的频频冲击,C++仍然保持着稳固而崇高的地位。 作为摩根士丹利投资公司技术专家兼哥伦比亚大学与德克萨斯农机大学教授,Stroustrup在采访中与我们探讨了C++在当今技术环境下所扮演的角色以及软件开发领域出现的新生事物——包括谷歌的Go与苹果的Swift语言。 记者:您如何看待C++在当今技术环境下的角色定位?您又如何看待像Python与JavaScr
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