downsampling

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나는 RecorderJS를 사용하여 사용자로부터 마이크 스트림을 녹음하고 있습니다. 기본 내보내기는 44.1 kHz, 16 비트의 WAV 파일입니다. 어쨌든 11kHz 또는 16kHz로 이것을 다운 샘플링 할 수 있습니까? 어쨌든 16 비트 16khz WAV 파일을 웹 오디오 API getUserMedia 스트림에서 자바 스크립트 만 사용하여 얻을 수 있습

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libswresample : 충분한 샘플을 생성하지 않는 swr_convert()

ffmpeg/libswresample을 사용하여 C++ 응용 프로그램에서 스트리밍 오디오를 리샘플링하려고합니다. 샘플 너비를 변경하면 결과가 잘 작동하고 예상대로 소리가납니다. 그러나 샘플 속도를 변경할 때 결과는 다소 균열이 있습니다. libswresample 라이브러리의 잘못된 사용으로 인한 것인지 아니면 리샘플링 이론을 오해하고 있는지 확실하지 않습니

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매트릭스를 R에서 다운 샘플링 R

상대적으로 높은 차원 (100X500000) 인 매트릭스 Q를 가지고 있으며이를 다운 샘플링하려고합니다. 다운 샘플링을 통해 예제로 설명하겠습니다. 하자 Q = 1 4 9 3 2 1 및 다운 샘플링 사이즈 = N. 저는 sum (Q) = 20 구슬의 항아리에서 n 구슬을 그려야합니다. 각 구슬은 행렬의 다른 색인 쌍에 해당하는 6 가지 방법 중 1 가

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최대 풀링 대 제로 패딩 : 공간 정보 손실

길쌈 신경 네트워크와 관련하여 일반적으로 다양한 전략을 제안하는 많은 논문이 있습니다. 나는 사람들이 회선 (convolution) 전에 이미지에 패딩을 추가해야한다는 말을 들었다. 그렇지 않으면 많은 공간 정보가 손실된다. 다른 한편으로 그들은 이미지의 크기를 줄이기 위해 일반적으로 최대 풀링 (pooling)을 사용하는 것이 행복합니다. 나는 여기서 최

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Golang에서 Lanczos Resampling을 사용하여 거친 가장자리를 만들었습니다.

저는 Golang에서 이미지의 크기를 조정하는 몇 가지 기본 방법을 쓰고 있습니다. 이미지 크기 조정에 대한 여러 게시물을 보았습니다. 그러나 내 인생에서 내가 무엇을 놓치고 있는지 알 수는 없습니다 ... 기본적으로 내 문제는 Golang에서 이미지 크기를 조정할 때 내 결과가 나타나는 것입니다. 앨리어싱이 많이 필요합니다. 이미지를 반복적으로 다운 샘플

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VGG16 또는 InceptionV3으로 고해상도 이미지를 사용하는 방법

현미경으로 찍은 박테리아 이미지 데이터 세트를 고해상도 카메라를 사용하여 기록했습니다. 이미지의 해상도는 800x600이고 다른 데이터 세트 (다른 현미경에서 촬영 한 이미지)의 해상도는 약 5312x2988입니다. VGG16 및 InceptionV3과 같은 모델은 224x224의 이미지 해상도에서 학습됩니다. 어떻게 이미지 데이터를 네트워크에 올바르게

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센서 데시 메이션

센서 데이터 데시 메이션에 대한 빠른 질문이 있습니다. 확실히 쉽게 확인할 수 있지만 확인하겠습니다. 25Hz에서 샘플링하는 센서가 있고 데이터가 10Hz에서 데이터를 로깅하는 외부 데이터 로거에 직렬 RS232 연결을 통해 전송됩니다. 사실 10Hz 신호를 복구하려면 데시 메이션 (decimation) 과정 (즉, 다운 샘플링을 통한 필터링)을 통해 원본

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Matlab 함수 이미지가 화면의 픽셀보다 많은 요소를 갖는 행렬을 표시 할 때 표시 할 행렬 요소는 어떻게 결정됩니까?

큰 데이터 행렬의 추세, 예를 들어 50,000 x 1000 개의 요소를 찾으려고합니다. image 명령을 사용하면 행렬이 화면에 인쇄됩니다. Matlab의 image 함수가 매트릭스의 어떤 요소가 너무 많은 요소를 표시하는 데 충분한 픽셀이 내 화면에 없다고 생각 하는지를 알고 싶습니다. 즉, 어떤 다운 샘플링 알고리즘이 매트릭스에 적용됩니까?

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Tensorflow에서 MNIST 데이터 크기 조정

저는 깊은 학습 과정을 위해 Tensorflow 및 Python을 사용하는 방법을 배우기 위해 MNIST 데이터 세트에서 작업 해 왔습니다. 데이터를 내부적으로/외부에서 읽을 수 있으며 웹 사이트의 tensorflow 튜토리얼 덕분에 softmax 및 cnn에서 데이터를 학습 할 수 있습니다. 결국 softmax에서 %> 90, cnn에서 % 98, 정확도

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데시 메이트 (decimating)를 통한 효율적인 어레이 다운 샘플링 방법은 무엇입니까?

나는 모든 X 번째 항목을 데시 메이팅하거나 추출하여 긴 배열을 다운 샘플링하려고합니다. 여기 내가 내 배열 연장을 가지고 무엇을 : 나는 원래 배열에 50-100k 항목을 기대하고있어 아마 화면의 기본 경계 너비로 다운 샘플링합니다 func downsampled(to threshold: Int) -> [T] { // Validate that th