time-frequency

0熱

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サンプリング時間間隔が10秒で、その間に3つのイベントが発生した場合、最初のイベントは4秒に発生し、2番目のイベントは7秒に発生し、8番目のイベントは8秒に発生します。次のイベントが発生したときに予測できる方法はありますか？このための数式はありますか？あなたが探しているべきである提案

1熱

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あなたはSTFTが行列の結果を持って知っているようで特定のディメンションで、STFT出力の周波数

の間隔を定義します。たとえば number of frequency bins * number of time frames. 、私は特性を持つ信号を持っていると私は適用したいとし以下の入力パラメータを有するSTFT法を使用する。サンプリングレート：250,000Hz; データ長：498900サンプル; ウィンドウの長さ：nftt=625サンプル; ホップサイズ：125のサンプル私のSTF

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ウェーブレット：周波数からスケールを決定する方法？

次のコードサンプルでは、印刷された出力の行が少なくともおおよそ一致することが予想されます。しかし、彼らはしません。 % input data y = rand(10000,1); dt = 1/500; % 500Hz is the sampling rate % wavelet transform f = 1:50; % frequencies at which to p

-1熱

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fscanf（ファイルポインタ、 "％d \ n％lg \ n"、sig_length、sample_rate）;それをどのように解釈するのですか？

インターネット（TFD v1と呼ばれる）の前に存在していた科学的なオーディオファイルタイプから、サンプル値の圧縮されていない簡単な生の配列をオーディオ形式に変換しています... this pageのget_signal（）関数では、サンプル値がどのようにフォーマットされているのか、また、アレイから256ポイントを読み取るためにサンプルレートが必要なのはなぜですか？ fscanf (filepoin

5熱

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騒々しい生物学的データの周期性のテスト：ピリオドグラムの重要性？

私はRの騒々しい時系列データを分析しようとしています。このデータは動物のCO2排出量に基づいており、私はそれを特徴付ける周期的な周期性を示しています。仮説を検証したいと思います。 H0：周期的なCO2排出はありません（つまり、ランダム以下）。 H1：周期またはパルスでCO2排出パターンがあります。これを行うには、データをRにインポートし、それを時系列クラスに変換し、ピリオドグラムをプロットしまし

2熱

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添付されたシグナルの分析ではどうすればよいですか？私は、次の `シグナルを分析し、比較しているよ

：は（編集：ここでは、より良いレンダリング：oscillations good、ここで：oscillations bad）あなたが見る何がのプロットであります時間に対してプロットされた一種の人工ニューラルネットワークからのニューロン活性化。プロットの各行は、時間の経過とともにニューロンが活性化し、-1と1の間の値を持つことができます。最初のプロットでは、アクティビティは安定しており、一貫性が

6熱

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ノート合成、ハーモニクス（バイオリン、ピアノ、ギター、ベース）、周波数、MIDI

どのようにノートが作られたかを見つけたい。音源（バイオリンまたはピアノ）の例ノートLA4（A4）は、特定の振幅ACを持つ440Hzのメイン（または中央）周波数FCを持っていますが、他の振幅AHの他の周波数（高調波？高調波は、主周波数の振幅よりも振幅が（ほとんど）小さい主周波数に依存する他の周波数を持っています。（建物）を形成は、私は（確立）が形成されている方法を知りたいノート（何時間が考