问题标签 [frequency]

我正在尝试对下表进行查询（仅相关部分）：

我想查看包含每个客户订单之间平均天数的 CustomerID 列表。我很好奇这是否可以使用基于纯集合的解决方案来完成，或者是否需要游标/临时表解决方案。

我想开发一个简单的 iPhone 应用程序，它可以记录外部声音，并以分贝为单位测量声波频率和功率，关于如何做到这一点有什么想法吗？

假设我有一个口号列表（简短的多词短语），人们投票选出了他们最喜欢的口号，我想评估哪些词（如果有的话）使某些口号比其他口号更受欢迎。实现这一目标的最佳方法是什么？我的第一个想法是找到一组标语中所有唯一的单词，并将每个单词作为包含该单词的所有标语的平均投票数，但我认为频率也应该以某种方式发挥作用，所以以下应该是正确的：

• 如果 A 字只出现在得票最多的标语中，而 B 字只出现在得票第二多的标语中，则 A 字更“流行”
• 但是，如果单词 A 只出现在排名靠前的口号中，而单词 B 出现在排名第二和第三的口号中，那么单词 B 应该会获胜，因为它将更多的口号推到了顶部。
• 但是，如果其他标语中出现单词 A 的一次出现，则仍应胜过出现在其他标语中的单词 B 的 3 次，例如，它们位于包装的中间或下半部分（也就是说，需要获得投票和得分频率的平衡）。

我还想删除通常很常见的词（例如，“the”或“of”）。这与识别过去被问过的趋势词的问题有点相关，但不同的是，随着时间的变化不是一个因素。就文学而言，我很高兴能指出正确的方向，但我不确定要寻找什么。这是其他人处理的一类问题吗？

我想要实现的是：我需要声音文件（.wav）的频率值进行分析。我知道很多程序都会给出值的可视化图表（频谱图），但我需要原始数据。我知道这可以用 FFT 完成，并且应该可以很容易地在 python 中编写脚本，但不知道如何准确地做到这一点。因此，假设文件中的信号长度为 0.4 秒，那么我希望多次测量为程序测量的每个时间点提供一个输出作为数组，以及它找到的值（频率）（以及可能的功率（dB））。复杂的是我想分析鸟儿的歌声，它们通常有谐波或信号超过一个频率范围（例如 1000-2000 Hz）。我也希望程序输出这些信息，因为这对于我想对数据进行的分析很重要:)

现在有一段代码看起来非常像我想要的，但我认为它并没有给我我想要的所有值......（感谢贾斯汀皮尔将这个发布到另一个问题:)）所以我收集我需要 numpy 和 pyaudio 但不幸的是我不熟悉 python 所以我希望 Python 专家可以帮助我？

源代码：

我正在做一个项目，我需要能够尽可能准确地生成不同频率的 MIDI 音符。我最初尝试用 Java 编写我的程序，但结果表明 sound.midi 包不支持更改音符的调音，除非频率是 Equal Tempered 频率（或者至少在 1.4 中没有，而且我没有t 能够找到证据表明这已在最近的版本中得到修复）。我一直在尝试寻找更合适的语言/库来完成这项任务，但由于这是我第一次使用 MIDI 进行编程，并且我对特定调音功能的需求是必不可少的，因此我很难找到我真正需要的东西。

我正在向有编写 MIDI 程序经验的人寻求关于哪些语言有用的建议，特别是对于将音符调整到特定频率。任何带有 API 文档和示例代码的网站链接也将非常有帮助。

我正在尝试计算文本文件中单词的频率。但我必须使用不同的方法。例如，如果文件包含 BRAIN-ISCHEMIA 和 ISCHEMIA-BRAIN，我需要计算 BRAIN-ISCHEMIA 两次（并留下 ISCHEMIA-BRAIN），反之亦然。这是我的一段代码-

但是对于以下文件-

缺血-谷氨酸 缺血-脑 谷氨酸-脑 脑-耐受 脑-耐受 耐受-脑 谷氨酸-缺血 缺血-谷氨酸

我得到以下输出-

{谷氨酸-脑=1, 缺血-谷氨酸=3, 缺血-脑=1, 谷氨酸-缺血=3, 脑-耐受=3, 脑-缺血=1, 耐受-脑=3, 脑-谷氨酸=1}

我认为问题出在第二个。任何关于这个问题的观点都将受到高度赞赏。

我尝试在 Java中实现隐身 k 匿名化算法。该算法的一部分是给定表的频率集构造。表的列每次都不同，所以我决定将表表示为 Object[] 的 ArrayList，其中 Object[] 大小是列数。在这个对象中，我为每一列存储每一行​​的值。

我尝试使用以下方法构建频率表：

问题是算法很慢，我发现大部分时间都花在了这种方法上。（对于 100.000 个数据，它需要 13 分钟才能运行 - 我不知道这是否正常）。有没有更快的方法来构建频率表？

我想将声音的音高绘制成图表。

目前我可以绘制幅度。下图是由返回的数据创建的getUnscaledAmplitude()：

但我需要显示音频的音高，而不是幅度。快速傅里叶变换似乎可以得到音调，但它需要知道比我拥有的原始字节更多的变量，并且非常复杂和数学。

有没有办法我可以做到这一点？

到目前为止，我已经完全在空间域中实现了一个高斯模糊过滤器，利用高斯的可分离性，即沿图像的行和列应用一维高斯核。那工作得很好。

现在，仅给定空间域的 NxN 卷积矩阵的大小 N，我想在频域上实现完全相同的模糊图像。这意味着我会将图像加载到矩阵中（numpy，我正在使用 python），对其应用 FFT（然后我有 G(x,y)），然后我还必须有一个过滤器 H( u,v) 在频域中也类似于一些 2d 高斯的形状，其中心值为 1.0，然后随着离中心 I 越远，值下降到 0。然后我在频域中进行乘法（在我必须考虑对 H 进行中心偏移之前），然后应用 iFFT。

我遇到的麻烦是找到将导致相应H（u，v）的确切公式（即找到sigma，std-deviation）。从空间域中，如果给我一个掩码大小 N，我知道 std-dev sigma 可以近似为 sigma=(maskSize-1)/2/2.575，例如对于掩码大小 N=15，我得到对于 e^-(x²/2sigma²)，std-dev=2.71845，现在只考虑一维情况。

但是如何获得频域的 sigma？

有趣的是，理论上我知道如何使用 Mathematica 获得 sigma，但结果是纯粹的假的，正如我可以在这里演示的那样：

结果是 E^(-(1/2) omega^2 sigma^2) * sigma

这是假的，因为它在 E 函数的指数中将 1/sigma² 变成了 sigma²。因此，如果你画这个，你会看到标准偏差变得更小了，因为 H(u,v)-gaussian 更“薄”了。但是，它实际上在频域中应该比在空间域中宽得多！！这没有任何意义...

我正在为 c# .NET 中的示波器开发一个应用程序，我在 zedgraph 控件的帮助下绘制了不同类型的波（正弦波、方波等）。我从示波器获取值并存储在大小为 1024（字节数组）的缓冲区中，并且必须在运行时计算时间段、频率、上升时间、下降时间等参数。为此，我只需要提取整个信号的一个周期。另一个问题是值并不总是连续上升或下降，平均值存储在缓冲区中，如下所示[0,0,0,1,1,2,3 ,4,5,5,6,6,6,5,5,4,3,2,1,1,0,0,0.......]。信号不断从机器接收。不确定波浪是否总是在零附近振荡。谢谢问候尼莱什