我开发了一个内核模块(Android)，它为我提供:PCM16-bit48000Hz2channel我想用java将其流式传输到Apple的机场快线(AEX)。AEX需要44.1kHzPCM，所以我必须重新采样PCM流。我有以下几种可能性，但哪种是最好的？1。使用C程序“raop_play”(raop-play的一部分)advantages:high-performantduetonativeCalreadyuseslibsampleratetoresamplewav,mp3,ogg,flac,aac,plsopensslasstaticlibraryusableviacommand-
我一直在尝试使用适用于Android的LibVLC，并且我遵循了https://wiki.videolan.org/AndroidCompile中的说明。并使其在ARM上完美运行。但是，在尝试将其编译为x86时，我设置了:导出ANDROID_ABI=x86然后以同样的方式编译，但现在我遇到了一个问题，因为它无法编译。这是截断的构建日志:~/vlc-android$shcompile.shVLCsourcefoundBuildingtoolsYouarereadytobuildVLCanditscontribsBuildingthecontribsGeneratingEGLpkg-con
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。为什么重采样很重要?时间序列数据到达时通常带有可能与所需的分析间隔不匹配的时间戳。例如以不规则的间隔收集数据，但需要以一致的频率进行建模或分析。重采样分类重采样主要有两种类型:1、Upsampling上采样可以增加数据的频率或粒度。这意味着将数据转换成更小的时间间隔。2、Downsampling下采样包括减少数据的频率或粒度。将数据转换为更大的时间间隔。重采样的应用重采样
我有一个每小时值的时间序列，我正在尝试每周/每月得出一些基本统计数据。如果我们使用以下抽象数据框，每一列都是时间序列:rng=pd.date_range('1/1/2016',periods=2400,freq='H')df=pd.DataFrame(np.random.randn(len(rng),4),columns=list('ABCD'),index=rng)printdf[:5]返回:ABCD2016-01-0100:00:001.5215810.1023350.7962710.3170462016-01-0101:00:00-0.369221-0.179821-1.3401
我目前正在研究一些信号处理(使用scipy)，但我遇到了一个奇怪的问题，无法弄清楚哪里出了问题。也就是说，我正在从.wav文件中读取一些音频数据，但在进一步处理之前必须重新采样。该信号有超过500,000个样本。现在，scipy.signal.resample仅在其中一个channel上就需要10多分钟。好吧，我想，这可能是正常的，因为有很多样本。然而，然后我决定用1,000,000个样本对另外两个“信号”(即随机生成的数字数组和零数组)进行实验，并对这些信号进行重新采样。奇怪的是，这种情况下的重采样只需要几毫秒，所以大小显然不是问题。我的最终实验是从我的原始信号中提取零点(大约有50
这是我在堆栈上的第一篇文章。到目前为止，这个网站一直很有帮助，但我是一个新手，需要对我的问题有一个清晰的解释，这个问题与Python中的音高转换音频有关。我安装了当前模块:numpy、scipy、pygame和scikits“samplerate”api。我的目标是获取一个立体声文件并以尽可能少的步骤以不同的音高播放它。目前，我使用pygame.sndarray将文件加载到数组中，然后使用scikits.samplerate.resample应用采样率转换，然后使用pygame将输出转换回声音对象以进行播放。问题是我的扬声器发出垃圾音频。我当然错过了一些步骤(除了对数学和音频一无所知之
我正在使用Flask制作一个网络应用程序，我想调整上传的图像的大小。我正在使用PIL执行此操作，但会引发错误。做的过程是这样的，但是好像效率不高:filename=secure_filename(form.image.data.filename)form.image.data.save(os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'],filename))img=Image.open(os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'],filename),'r')img=img.resize(300,300)img.save
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:ConvertDataURItoFilethenappendtoFormData是否可以将渲染的Canvas保存回GoogleChrome中的文件？我试过这个:canvas.getAsFile('foo.jpg','image/jpeg')不起作用。这只适用于Firefox:canvas.mozGetAsFile('foo.jpg')当然，我可以而且可能只会将原始base64编码字符串发送到服务器并在那里对其进行解码。但如果可以在客户端进行，我更愿意在客户端进行。
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:ConvertDataURItoFilethenappendtoFormData是否可以将渲染的Canvas保存回GoogleChrome中的文件？我试过这个:canvas.getAsFile('foo.jpg','image/jpeg')不起作用。这只适用于Firefox:canvas.mozGetAsFile('foo.jpg')当然，我可以而且可能只会将原始base64编码字符串发送到服务器并在那里对其进行解码。但如果可以在客户端进行，我更愿意在客户端进行。
能否解释一下pandas中asfreq和resample方法的区别？什么时候应该使用什么？ 最佳答案 resample比asfreq更通用。例如，使用resample我可以传递任意函数来对任意大小的bin中的Series或DataFrame对象执行binning。asfreq是一种更改DatetimeIndex对象频率的简洁方法。它还提供填充功能。正如pandas文档所说，asfreq是对date_range的调用+对reindex的调用的薄包装。见here举个例子。我在日常工作中使用的resample示例是通过对大型bool数组重
