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

近期为发小论文一直在研究作业调度问题,好不easy把数据搞出来了,结果又被画甘特图给难住了,查了各种资料.anygantt,highchart.Jfree chart等都试了,效果都不咋好.无意中留意到网上实用matlab画甘特图的,自己改动了一下.感觉画出的图还能够.感觉还是matlab好用啊.代码简单,函数库强大.废话少说直接上代码. %fileName:mt06_final.mt06 %fileDescription:create a gatt chart whith the data g

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

MATLAB之折线图.柱状图.饼图以及常用绘图技巧 一.折线图 参考代码: %图1:各模式直接成本预测 %table0-table1为1*9的数组,记录关键数据 table0 = data_modol0(:,9)'; %现状模式 table1 = data_modol1(:,9)'; %模式一 table2 = data_modol2(:,9)'; %模式二 table3 = data_modol3(:,9)'; %模式三 x=2017:2030; plot(x,table0,'k-o','li

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

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

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

matlab受到控制界广泛接受的一个重要原因是因为它提供了方便的绘图 功能.本章主要介绍2维图形对象的生成函数及图形控制函数的使用方 法,还将 简单地介绍一些图形的修饰与标注函数及操作和控制MATLAB各种图形对象的 方法. 第一节 图形窗口与坐标系 一.图形窗口 1.MATLAB在图形窗口中绘制或输出图形,因此图形窗口就像一张绘图纸. 2. 在MATLAB下,每一个图形窗口有唯一的一个序号h,称为该图形窗口的 句柄.MATLAB通过管理图形窗口的句柄来管理图 形窗口; 3.当前窗口句柄可以由M

信号源产生的方法 来源:http://www.2cto.com/kf/201401/270494.html  matlab的checkerboard说明,GOOD! 来源:http://www.chinadmd.com/file/pxsxsrrwv3owooovx3ieprve_1.html 文本预览:1.读取某盘的图片 比如你要读取E盘里的png 格式的图片 p1=dir('E:\*.p*');%自动读取文件夹里的png 所有图片 *.p*是寻找E盘下后缀第一个字为p的 你当然可以改 如果你的

序言 Matlab可以根据用户给出的数据绘制相应的函数图.对于单个2D函数图,需要给出一个行向量x作为函数图上离散点集的横坐标,以及一个与x列数一样的横坐标y作为函数图上点集的纵坐标. 向量x和y的取值既可以用离散数值直接列出,也可以用取值范围(冒号)和点运算(在幂运算.除法等算术运算符之前加个点号)得出相应的向量. 正文 1. 定义函数, 绘制初步图形 绘制函数y=f(x)的图形分为三步:定义x的取值范围和取值间隔/取值个数:通过定义y与x的关系f(x)来给出y向量:用plot(x,y)命令绘

http://wenku.baidu.com/link?url=SVVMVH8QlDIu2hVKDtoBYs6l0CnQvFnFHJJ9yexmYVKQqhz47qIr7aK7LOf8nN0qNdy8O1CaLXqfUB5dWr5AVdqTLUjYP6Zi9TdHjWS7_27 y         黄色           ·             点线      m         粉红           ○             圈线      c         亮蓝        

自己参与的有一个项目需要用到环行图,考虑到百度的echart功能很强大兼容性又挺好就使用了这个插件,但是在颜色配置的时候出现了问题按照参考文档的方法是用color:Array这样的形式,但是不知道在哪里设置,在网上查了有两种说法,一种是直接在option里面配置  但是我试了之后直接报错了,还有一种是在>series->itemStyle->normal里面,但是设置之后奇怪的事情发生了,无论设置什么颜色都变成了黑色,至少改变了原来自带的颜色说明这个路径是对的,后来发现可以·用函数的方法

同很多非数学相关专业的朋友一样,我第一次碰到这个图时也是丈二和尚摸不着头脑.只知道这个工字型的图案,中间的点代表的是平均值,上下的两条横线代表的是方差值,除此之外,连这个图叫什么名字都不知道,只好硬着头皮在百度里输入“matlab作图中间是平均值上下是方差”或者“怎么画图:平均值和方差在图示中表现出来”之类搞笑的关键词搜索来寻找一丝蛛丝马迹.在阅读了很多文章之后,慢慢的才确定,这种统计学上常用的图叫做——误差棒图. 为了给后来者们节省一些时间,在这里我对误差棒图的绘制做个总结,举几个例子分析下可

之前在做报表的时候用过echart 用完也就完了,而这次在用的时候已经忘了,所以这里简单记录一下,好记性不如烂笔头!!! 1.折线图修改颜色: xAxis: { type: 'category', boundaryGap: false, data: ['年龄','20岁以下','30岁','40岁','50岁','60岁','60岁以上'] }, yAxis: { type: 'value' }, series: [ { name:'员工数', type:'line', stack: '总量',

[b,f,t]=specgram(data,nfft,Fs,window,numoverlap); imagesc(t,f,20*log10(abs(b))), axis xy, colormap(jet); % 画时频图 其中: % nfft是fft的长度,越长的话,频域分辨率越高,但是,对于语音这种时变信号,不能过长,一般采样率16k或者8k的取1024或者512,要看采样率的高低. % fs就是采样率,不多说了. % window是指窗的长度,一般和nfft相同即可. % numoverl

04图与网络 1.最短路 (1) 自己写的dijstra算法 format compact; clc,clear all a=zeros(6); a(1,2)=50;a(1,4)=40;a(1,5)=25;a(1,6)=10; a(2,3)=15;a(2,4)=20;a(2,6)=25; a(3,4)=10;a(3,5)=20; a(4,5)=10;a(4,6)=25; a(5,6)=55; a=a+a' a(find(a==0))=inf %将a=0的数全部替换为无强大 pb(1:length

文章出处: http://jiangshuxia.9.blog.163.com/blog/static/3487586020116711375339/ 字母        颜色          标点           线型     y          黄色            ·              点线     m          粉红            ○             圈线     c          亮蓝           ×             ×