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-
我正在尝试为andriod开发的应用程序以48Khz(PCM16位和单声道)记录帧并将它们发送到网络。此外，还有8Khz的传入音频流。因此，我收到8Khz采样帧并播放它们(我的AudioTrack对象设置为8Khz)，但是在播放它们时，一切正常，但延迟非常大。您大约需要3秒钟才能听到声音。我认为如果我将接收到的帧从8Khz上采样到48Khz并播放它们，就不会有这么大的播放延迟。事实上，当我以相同的速率记录和播放帧时，延迟非常低。不好的是我被迫这样做:发送到48Khz并接收到8Khz。如前所述，我正在尝试将声音帧(16位PCM)从8Khz上采样到48Khz。有谁知道Java中的任何例程/
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
我正在对PandasTimeSeries进行重采样。时间序列由二进制值(它是一个分类变量)组成，没有缺失值，但在重新采样后出现NaN。这怎么可能？我不能在这里发布任何示例数据，因为它是敏感信息，但我按如下方式创建和重新采样该系列:series=pd.Series(data,ts)series_rs=series.resample('60T',how='mean') 最佳答案 upsampling转换为固定时间间隔，因此如果没有样本，您将得到NaN。您可以通过fill_method='bfill'或正向填充缺失值-fill_metho
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
我正在寻找一个pandas等效于resample方法的数据帧，它不是DatetimeIndex而是一个整数数组，甚至可能是float。我知道在某些情况下(例如thisone)，重采样方法可以很容易地用重新索引和插值代替，但在某些情况下(我认为)它不能。例如，如果我有df=pd.DataFrame(np.random.randn(10,2))withdates=df.set_index(pd.date_range('2012-01-01',periods=10))withdates.resample('5D',np.std)这给了我012012-01-011.1845820.492113
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
像这样的数组重采样很容易a=numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])使用整数重采样因子。例如，因子2:b=a[::2]#[13579]但是对于非整数的重采样因子，它并不那么容易工作:c=a[::1.5]#[12345678910]=>notwhatisneeded...应该是(带线性插值):[12.545.578.510]或者(取数组中最近的邻居)[13467910]如何使用非整数重采样因子对numpy数组进行重采样？应用示例:音频信号重采样/重调 最佳答案 NumPy有numpy.interp进行线性
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。
