Pythonda raqamli signalni qayta ishlash dsp haqida o'ylang

5.6. NumPy-dan foydalanish
N = len(corrs2) yarim
= corrs2[N//2:]
5.9-rasm: np.correlate bilan hisoblangan avtokorrelyatsiya funksiyasi.
5.9-rasmda natija ko'rsatilgan. U nosimmetrikdir, chunki ikkita signal bir xil, shuning
uchun biridagi salbiy kechikish ikkinchisining ijobiy kechikishi bilan bir xil ta'sir qiladi.
Avtokorr natijalari bilan solishtirish uchun biz ikkinchi yarmini tanlashimiz mumkin:
K
orr
e
l
yat
siy
a
5.6 NumPy dan foydalanish
Machine Translated by Google

---

Eng muhimi, endi siz avtokorrelyatsiya nima ekanligini, undan qanday foydalanishni bilasiz
yozib olingan tovush balandligini kuzatish.
5.2-mashq chap05.ipynb dagi misol kodi davriy signalning asosiy chastotasini baholash uchun
avtokor munosabatidan qanday foydalanishni ko'rsatadi. Ushbu kodni estimate_fundamental
deb nomlangan funktsiyaga kiriting va undan foydalaning
hammasi oxirida.
yozib olish va misollarni qayta ishga tushirish.
bu daftarni va misollarni ishga tushiring. ning boshqa segmentini tanlashga harakat qiling
boshlanish vaqtlari.
muhim emas, lekin agar qiziqsangiz: autocorr har bir kechikish uchun korrelyatsiyalarni mustaqil
ravishda standartlashtiradi; np.correlate uchun biz ularni standartlashtirdik
bu o'zaro ta'sir bir necha xil tovushlar uchun ovoz balandligini baholash uchun
np.correlate deyarli bir xil. Ular hali ham 1-2% farq qiladi. Sabab
5.4-mashq Ushbu kitobning omborida siz avtokorrelyatsiya, tovush balandligini idrok etish va
etishmayotgan fundamental deb ataladigan hodisani o'rganadigan saxophone.ipynb
nomli Yupiter daftarini topasiz. O'qing
turli kechikishlar uchun avtokorrelyatsiyalarni hisoblash imkonini beruvchi shovqin. Foydalanish
Ushbu tuzatishlar bilan natijalar autocorr va tomonidan hisoblangan
davriy xatti-harakatlarning dalili?
BitCoin narxlari. Avtokorrelyatsiya funksiyasi tez tushib ketadimi? Bormi
yarim /= yarim[0]