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Cooler Kanal! Hatte I&K-Technologien als Bachelorstudium, nen Großteil davon bei Prof. Kaufhold. Ist leider schon ein paar Jahre her, aber ich denke, zukünftigen Studenten werden diese Onlinevorlesungen sehr wichtig sein. Schön visualisiert, das hätte mir vor einigen Jahren sehr geholfen. Aber schön, dass ich mein Interesse daran und mein Wissen dazu hier wieder auffrischen kann! Vielen Dank und viele Grüße.

Gut wie immer.Danke.

👍

Quellcode: import multiprocessing as multiproc import numpy as np import soundfile as sf import pyaudio import matplotlib.pyplot as plt def run(value,value2,fig,fileName,saveValue=None): data, fs = sf.read(fileName) if(data.ndim>1): data=data[:,0] ts=1/fs nt=data.size T=nt*ts t = np.arange(0, T,ts) fx= np.arange(-fs/2, fs/2,1/T) f=value/100*0.6*fs fig.clf() fig.suptitle(fileName+' fs='+str(fs)+" Hz fm="+str(f), fontsize=16) ax = fig.add_subplot(2, 2, 1) ax.plot(t, data) ax = fig.add_subplot(2, 2, 2) ax.plot(fx,np.fft.fftshift(np.abs(np.fft.fft(data)))/nt) fdata=np.fft.fftshift(np.fft.fft(data)) fdata=fdata[int(nt/2):] fdata=np.hstack((np.zeros(int(nt/2*value/100)),fdata)) fdata=fdata[0:int(nt/2)] fdata=np.hstack((np.flip(np.conj(fdata)),fdata)) fdata=np.fft.fftshift(fdata) data=np.real(np.fft.ifft(fdata)) ax = fig.add_subplot(2, 2, 3) ax.plot(t, data) ax = fig.add_subplot(2, 2, 4) ax.plot(fx,np.fft.fftshift(np.abs(np.fft.fft(data)))/nt) fig.canvas.draw() data=data/np.max(np.abs(data)) multiproc.Process(target=playAudio,args=(data,fs)).start() def playAudio(dat,samplerate): stream = pyaudio.PyAudio().open(format = pyaudio.paFloat32,channels = 1,rate = samplerate,output = True) stream.write(dat.astype(np.float32).tobytes()) stream.close() if __name__ == '__main__': run(60,0,plt.figure(),"flying-mosquito-105770.mp3") plt.show()

Du machst großartig Arbeit , aber ich komme nicht mit. Aber trotzdem vielen Dank so ein Video zu finden ist selten 👍

Quellcode: import multiprocessing as multiproc import numpy as np import soundfile as sf import pyaudio import matplotlib.pyplot as plt def run(value,value2,fig,fileName,saveValue=None): ts=0.002 fs=1/ts nt=500 T=nt*ts t = np.arange(0, T,ts) fx= np.arange(-fs/2, fs/2,1/T) f=value/100*66+1 data=np.sin(2*np.pi*f*t)+(np.random.rand(nt)-0.5)*20*value2/100 fdata=np.fft.fftshift(np.abs(np.fft.fft(data)))/nt pos =np.argmax(fdata[int(len(fdata)/2):])+int(len(fdata)/2) fig.clf() fig.suptitle(str(f)+" "+str(fx[pos]), fontsize=16) ax = fig.add_subplot(3, 2, 1) ax.plot(t, data) ax = fig.add_subplot(3, 2, 2) ax.plot(fx,fdata) ax.scatter(fx[pos],fdata[pos],linewidth=5,color="r") data=np.hstack((data,np.zeros(9*nt))) fdata=np.fft.fftshift(np.abs(np.fft.fft(data)))/nt pos =np.argmax(fdata) nt=5000 T=nt*ts t = np.arange(0, T,ts) fx= np.arange(-fs/2, fs/2,1/T) ax = fig.add_subplot(3, 1, 2) ax.set_title(str(fx[pos])) ax.tick_params(labelcolor=(1.,1.,1., 0.0), top='off', bottom='off', left='off', right='off') ax._frameon = False ax = fig.add_subplot(3, 2, 3) ax.plot(t, data) ax = fig.add_subplot(3, 2, 4) ax.plot(fx,fdata) nt=5000 T=nt*ts t = np.arange(0, T,ts) fx= np.arange(-fs/2, fs/2,1/T) f=value/100*66+1 data=np.sin(2*np.pi*f*t)+(np.random.rand(nt)-0.5)*20*value2/100 fdata=np.fft.fftshift(np.abs(np.fft.fft(data)))/nt pos =np.argmax(fdata) ax = fig.add_subplot(3, 1, 3) ax.set_title(str(fx[pos])) ax.tick_params(labelcolor=(1.,1.,1., 0.0), top='off', bottom='off', left='off', right='off') ax._frameon = False ax = fig.add_subplot(3, 2, 5) ax.plot(t, data) ax = fig.add_subplot(3, 2, 6) ax.plot(fx,fdata) fig.canvas.draw() if __name__ == '__main__': run(10,10,plt.figure(),"flying-mosquito-105770.mp3") plt.show()

Quellcode: import multiprocessing as multiproc import numpy as np import soundfile as sf import pyaudio import matplotlib.pyplot as plt def run(value,value2,fig,fileName,saveValue=None): data, fs = sf.read(fileName) if(data.ndim>1): data=data[:,0] ts=1/fs nt=data.size T=nt*ts t = np.arange(0, T,ts) fx= np.arange(-fs/2, fs/2,1/T) f=value/100*0.6*fs cosS=np.cos(2*np.pi*f*t) res=data*cosS fig.clf() fig.suptitle(fileName+' fs='+str(fs)+" Hz fm="+str(f), fontsize=16) ax = fig.add_subplot(2, 2, 1) ax.plot(t, data) ax = fig.add_subplot(2, 2, 2) ax.plot(fx,np.fft.fftshift(np.abs(np.fft.fft(data)))/nt) ax = fig.add_subplot(2, 2, 3) ax.plot(t, res) ax = fig.add_subplot(2, 2, 4) ax.plot(fx,np.fft.fftshift(np.abs(np.fft.fft(res)))/nt) fig.canvas.draw() res=res/np.max(np.abs(res)) multiproc.Process(target=playAudio,args=(res,fs)).start() def playAudio(dat,samplerate): stream = pyaudio.PyAudio().open(format = pyaudio.paFloat32,channels = 1,rate = samplerate,output = True) stream.write(dat.astype(np.float32).tobytes()) stream.close() if __name__ == '__main__': run(60,0,plt.figure(),"flying-mosquito-105770.mp3") plt.show()

Quellcode: import multiprocessing as multiproc import numpy as np import soundfile as sf import pyaudio import matplotlib.pyplot as plt def run(value,value2,fig,fileName,saveValue=None): data, fs = sf.read(fileName) if(data.ndim>1): data=data[:,0] ts=1/fs nt=data.size T=nt*ts t = np.arange(0, T,ts) i = np.arange(-40, 40.1,1) fx= np.arange(-fs/2, fs/2,1/T) P=1+value/100*27 Q=1+value2/100*10 gabor=np.exp(-(i*i)*Q/(40*40))*np.sin(2*np.pi*P*i/len(i)) res=np.convolve(data, gabor, mode='same') fig.clf() fig.suptitle(fileName+' fs='+str(fs)+" Hz", fontsize=16) ax = fig.add_subplot(3, 2, 1) ax.plot(t, data) ax = fig.add_subplot(3, 2, 2) ax.plot(fx,np.fft.fftshift(np.abs(np.fft.fft(data)))/nt) ax = fig.add_subplot(3, 2, 3) ax.plot(i, gabor) ax = fig.add_subplot(3, 2, 4) ax.plot(np.fft.fftshift(np.abs(np.fft.fft(gabor)))/nt) ax = fig.add_subplot(3, 2, 5) ax.plot(t, res) ax = fig.add_subplot(3, 2, 6) ax.plot(fx,np.fft.fftshift(np.abs(np.fft.fft(res)))/nt) fig.canvas.draw() res=res/np.max(np.abs(res)) multiproc.Process(target=playAudio,args=(res,fs)).start() def playAudio(dat,samplerate): stream = pyaudio.PyAudio().open(format = pyaudio.paFloat32,channels = 1,rate = samplerate,output = True) stream.write(dat.astype(np.float32).tobytes()) stream.close() if __name__ == '__main__': run(60,0,plt.figure(),"flying-mosquito-105770.mp3") plt.show()

Im dritten Term sollte es not-a sein und nicht a.

Gute Erklärung.

Interesant Danke

Danke gut erklärt.

Gut und interesant

Sehr gut

Sehr interessant und toll erklärt. Vielen Dank!

Danke Gut verständlich

Gut wie immer

Gut interesant.

cooler Kanal. Gleich mal abonniert!

Gut praktisch

Ist gut

Sehr gut

Wilde Sache

Gut vorbereitet.

aber wenn meine gpu überhitzt, dann wird auch nicht immer die gleiche leistung geliefert sondern ich erhalte durch diesen umwelt einfluss eine niedrigere fps. ist gpu auch analog?

Gut praktisch anwendbar.

Erinnert mich an mein Studium :D Ich habe keine Ahnung, wie ich das damals bestanden habe...

Danke für gute Vorführung.

Gut praktisch.

Danke für gute Webinar

Sehr gut.

Gut und interessant.

Sehr gut

Sehr gut

Praktisch nützlich.

Kann ich nur bestätigen. Richtig tolle Videos super erklärt!

Gut erklärt wie immer.

Interessant und praktisch

wirklich hilfreich, vielen Dank!

Gut. Danke

Praktisch obwohl nicht einfach.

Prima wie immer.

Darauf habe ich gewartet

Guter Vortrag.

Praktisch

Sehr gut

Danke Sehr praktisch.

Sehr gut

Anstrengend aber gut erklärt. Danke

Vielen Dank für das Video! Hat mir sehr geholfen. :D