sampling

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    我無法獲得與我正在使用的代碼一致的結果。我想運行我的Arduino一段特定的時間(比如20秒),並以特定的採樣率(例如每秒四個採樣)從模擬引腳收集數據。代碼如下。 a_pin = 0; tic; i = 0; while toc < 20 i = i + 1; time(i) = toc; v(i) = a.analogRead(a_pin); pa

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    假設我有8位(單聲道和立體聲).wav文件。 當處理這個文件時,我不得不聲明指向數組的樣本。 假設我爲樣本創建數組。那麼如果是mono,我使用for(i = 0; i < n; i++)來讀取每個樣本。 問:如何分別訪問右聲道和左聲道(立體聲)? PS 我已經讀了很多關於「單聲道,立體聲和* .wave」但我仍然不明白我怎麼能實現訪問每個單獨...納爾

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    我正在尋找一種更有效的方法從整數列表1:n多次抽樣,概率向量(也是長度n)每次都不相同。對於20次試驗,其中n = 10,我知道我們可以做這樣的: probs <- matrix(runif(200), nrow = 20) answers <- numeric(20) for(i in 1:20) answers[i] <- sample(10,1,prob=probs[i,]) 但是,

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    我正嘗試讀取兩個傳感器(在我的arduino上)發送到串口的數值,下面是matlab代碼。但是,它的錯誤說??? Attempted to access sensor1(1); index out of bounds because numel(sensor1)=0,如果錯誤沒有發生,結果是不準確的。我知道這一點,因爲我只是將1和2作爲傳感器值發送到COM端口,結果兩個數組也包含一些零(當一個應該

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    我想了解由matplotlib.mlab.psd()函數返回的頻率倉。 使用下面的代碼我可以檢查返回的頻率,我不相信他們是正確的。 import matplotlib.mlab as ml import numpy as np sampf=500. nfft=2**4 testdat=np.random.randn(10000,) p2,f2=ml.psd(testdat, nfft,s

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    我試圖將非均勻數據重新網格化爲在4維空間中定義的均勻網格。數據測量由功能d = f(xp,yp,zp,wp)給出,其中xp,yp,zp和wp是4-D座標。我想重新網格非uniformaly隔開xp,yp,zp,和wp到的x,y,z,和一個w均勻間隔的網格。 爲了便於交談,讓我們定義的網格化核函數是可分離寒凝內核的產品: 1/a(1+cos(2*pi*x/a)) 1/b(1+cos(2*pi*y/

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    選擇唯一值我有如下所示 c1 c2 1 2 1 3 2 4 2 5 2 2 3 1 3 2 ... 我想獲得獨特C1值的數據幀,其中C2可以以相等的概率,如果存在具有相同C1值的多個行選擇。例如,最終結果可以是: c1 c2 1 2 2 2 3 2 ... 「c1的每個可能值隨機選擇c2」是我想要的。

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    我一直在使用ArduinoIO-Matlab接口從Matlab控制Arduino。我目前的設置是我有3個EMG肌肉傳感器(來自Advancer Technologies)通過模擬引腳1,2和3連接到Arduino。Arduino連接到Matlab。我試圖從這三個引腳同時收集數據,並將它們存儲在1000x3的矩陣中。我的問題是Matlab從模擬引腳採樣的速率。從3個引腳同時收集1000個讀數大約需要

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    我有一個包含許多日期的日期數組。 我已將所有日期放置在圖中的圖表上,但圖表上沒有足夠的空間。 我想將日期縮短(即樣本)放置在圖上。 例如 array=(1,2,3,4,5,6,7,8,9,7,8,9,6,5); 後短期和採樣應該 1,4,8,8,5

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    我試圖創建相同的吉布斯採樣器,在這裏找到175頁 http://www.people.fas.harvard.edu/~plam/teaching/methods/mcmc/mcmc.pdf 這是寫在R,但我想在python中做到這一點。 我的代碼是 from numpy import * import matplotlib.pylab as pl def gibbs_sampler(alp