如何将wav文件切成10ms的数据
我试图将我从WAV取回的数据分为10ms段以进行动态时间扭曲. import wave import contextlib data = np.zeros((1, 7000)) rate, wav_data = wavfile.read(file_path) with contextlib.closing(wave.open(file_path, 'r')) as f: frames = f.getnframes() rate = f.getframerate() duration = frames / float(rate) 是否有任何现有库 谢谢 解决方案 如果您有兴趣进行处理数据,则可能是将其作为numpy数据. >>> import wave >>> import numpy as np >>> f = wave.open('911.wav', 'r') >>>
4 2024-03-19
编程技术问答社区
如何在Apache Commons Math中进行整数线性编程
org.apache.commons.math3.optim.linear package in 另外,还有其他可以做ILP的Java库吗?请不要说我需要在Android上运行它,因此Scpsolver,glpk,or-tools.等等. 预先感谢. 解决方案 作为这个问题和" Android中的线性编程"通常是一个很少讨论的话题,我认为我会在此处发布我的发现,以便将来搜索任何人. 顺便说一句,我最终使用了下面的ojalgo端口. 这些是我发现的LP LIB,可以很容易地将其导入到Android项目中: 也许是维护最完善的库,该库支持线性优化,但没有"整数" LP . 接下来的两个库确实支持整数LP和/或混合整数LP. 即使最新版本的Choco(4.0)基于Java 8,但有3.3.3版的Java 7变体.您可以找到它.这将进口到Android Studio没有任何问题. 您可能会遇到的另一个问题是,即使其网站上有指南和教程4版,您也无法
如何减少找到单个非线性方程的数值解[Sympy]所需的时间
i具有一个基于输入值(所有都是浮点)的函数,并使用Sympy函数'nsolve'找到了B_SLV的数值.它发现的值是正确的,但是计算时间太高,因为函数调用的数量也很高.有没有办法提高此计算的速度?在许多情况下,牺牲速度的精度不是问题. def cord_line_function(x1,y1,x2,y2, H, w, accuracy, B_old): from sympy import symbols, nsolve, cosh, solve from numpy import linspace, sinh from numpy import cosh as npcosh # Solve for B . Start with the initial estimation B_old in the iterative process: if not(isnan(B_old)): B_estimate = B_old
16 2023-10-26
编程技术问答社区
python 非线性最小二乘法拟合
我在问题所涉及的数学方面有点不超过我的深度,因此对于任何不正确的命名法,我深表歉意. 我正在考虑使用Scipy函数最少,但不确定它是否是正确的函数. 我有以下方程式: eq = lambda PLP,p0,l0,kd : 0.5*(-1-((p0+l0)/kd) + np.sqrt(4*(l0/kd)+(((l0-p0)/kd)-1)**2)) i除了KD(PLP,P0,L0)外,所有术语都有数据(8集).我需要通过上述方程的非线性回归找到KD的值. 从我读过的示例中,最小值似乎不允许输入数据,以获取我需要的输出. 谢谢您的帮助 解决方案 这是如何使用scipy.optimize.leastsq: 的简单示例 import numpy as np import scipy.optimize as optimize import matplotlib.pylab as plt def func(kd,p0,l0): return 0.5*(-1-
124 2023-10-21
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在一定范围内解决一对耦合的非线性方程
这个答案 to 这个问题仅适用于对耦合函数的所需解决方案不限于一定范围的情况. 但是,例如,如果我们想要一个解决方案,以便0 ?另一种思考方式是,如果x或y是,例如,小于零? brentq ),但是这些仅适用于一个变量的函数. 为什么scipy不足以提供针对特定范围内多变量函数的根求解器?如何实现这样的求解器? 解决方案 这在算法上是非平凡的.未来的Scipy版本可能具有这种例程. 今天,您可以将发现问题的发现问题置于最小二乘问题(最小化LHS的正方形之和),并使用 scipy git repo的主分支. 编辑:scipy.optimize.least_squares现在在发布的Scipy中可以使用很长时间了(在2015年问这个问题时并非如此). .
18 2023-09-06
编程技术问答社区
在Python中使用scipy.optimize进行初步猜测
我有以下问题用于使用 python : 我有7个参数:X,Y,Z,T,HF,M1F和M2F.用户应输入这3个,并且程序应计算其余的. 我的关系是: HF = -xyt M1F = -2xzt + 4yzt - xyt + 4tz^2 M2F = 2yzt - xyt 1 = -2xt + 2yt + 4zt 尝试解决问题: 我有7个参数,用户应输入3 =>我将留下4个参数.因此,这一切都是关于解决4个未知数的4个非线性方程的系统. 我在线阅读scipy.optimize可以用于求解非线性方程系统. 但是我需要一个最初的猜测. 回到问题的物理学,我有以下初始条件: x > 0 y > 0 z 0 M1F > 0 M2F > 0 M2F > M1F (solving this inequality from the above equations I get: -x + y + 2z M1F + d (sol
对于不可行的NLP,Scipy.optimation成功终止。
尝试使用scipy.ptimize SLSQP求解NLP.这个问题显然是不可行的,但在Scipy中的功能最小化似乎不同意. minimize X^2 + Y^2 subject to X + Y = 11 X, Y >= 6 代码: from scipy.optimize import minimize def obj(varx): return varx[1]**2 + varx[0]**2 def constr1(varx): constr1 = -varx[0]-varx[1]+11 return constr1 bnds = [(6,float('Inf')),(6,float('Inf'))] ops = ({'maxiter':100000, 'disp':'bool'}) cons = ({'type':'eq', 'fun':constr1}) res = minimize(obj, x0=[7,7], m
36 2023-08-22
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如何用Python解决3个非线性方程的问题
我有以下我需要解决的3个非线性方程的系统: -xyt + hf = 0 -2xzt + 4yzt -xyt + 4z^2t -m1f = 0 -2xt + 2yt + 4zt -1 = 0 其中X,HF和M1F是已知参数.因此,y,z和t是要计算的参数. attemp解决问题: def equations(p): y,z,t = p f1 = -x*y*t + HF f2 = -2*x*z*t + 4*y*z*t - x*y*t + 4*t*z**2 - M1F f3 = -2*x*t + 2*y*t + 4*z*t - 1 return (f1,f2,f3) y,z,t = fsolve(equations) print equations((y,z,t)) 但是,如果我想使用scipy.optimize.fsolve,那么我应该输入初始猜测.就我而言,我没有任何初始条件. 是否有另一种方法可以在
14 2023-08-22
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Python 中最接近 R'nlminb 的函数是什么?
python scipy.optimize.minimize函数支持以下方法: Nelder-Mead 鲍威尔 CG bfgs 牛顿-CG l-bfgs-b TNC Cobyla SLSQP Trust-constr dogleg Trust-ncg Trust-Exact Trust-Krylov 哪种方法最接近R的nlminb? 解决方案 nlminb是一种无约束且边界约束的准Newton方法优化器.该代码基于贝尔实验室的David Gay的Fortran端口库.至于Pyhon Quasi-Newton Menthods是: 无约束的最小化 方法BFGS使用Broyden,Fletcher,Goldfarb,>>和Shanno(BFGS)的准Newton方法[5]第136页. 界限最小化 方法L-BFGS-B使用L-BFGS-B算法[6],[7]用于绑定 最小化约束. L-BFGS-B和BFGS是准Newto
4 2023-08-21
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壁虎的回归IMODE中最小化的多个方程
我想使用两个共享自变量的方程式在两个不同尺寸的数据集中测得的y和y之间的差异.我正在使用gekko作为我的求解器. 我得到异常错误Data arrays must have the same length, and match time discretization in dynamic problems当我的两个数据集具有不同数量的行时.但是,即使我将行数设置为相等,我也会得到错误duplicate variable declarations.因此,它使我相信我的优化问题是不明确的,以求解具有共享自变量的两个方程. 变量:v1, v2 参数(DS =数据集): ds1_p1, ds1_p2 ds2_p1, ds2_p2, ds2_p3 等式: y1 = v1 * ds1_p1 + v2 * ds1_p2 y2 = v1 * v2 * ds2_p1 + v1 * ds2_p2 + v2 * ds2_p3 最小化: ((y1_pred - y1
20 2023-08-07
编程技术问答社区
使用 R 包 "nloptr "最大化非线性约束问题
我需要使用R软件包" nloptr"来最大化某些问题的目标函数.我尝试了基本规则"最大化f(x)最小化-f(x)",但它行不通.我不确定使用它是否有什么问题或有其他方法. 这是一个完整的示例.当前解决方案只是具有最小客观值的初始向量.但是,我应该得到最大化目标函数的解决方案.有人可以帮助我如何获得它.谢谢! library(nloptr) X = log(rbind(c(1.350, 8.100), c(465.000, 423.000), c(36.330 , 119.500), c(27.660 , 115.000), c(1.040 , 5.500), c(11700.000, 50.000), c(2547.000 , 4603.000), c(187.100 , 419.0
86 2023-07-28
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复制 XL GRG 非线性求解器
我试图通过r这个优化问题复制,XL求解器似乎可以完成这项工作(我假设这是一个不错的问题);我似乎无法获取所有相关框的包装/功能. 它本质上是不平等约束的非线性优化问题. 可以使用此片段来复制问题的相关元素: varCovar
22 2023-07-28
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用 R 求解非线性方程组
我正在尝试解决R中的非线性方程系统,但它一直给我这个错误"要替换的项目数量不是替换长度的倍数". 我的代码看起来像这样: my_data
66 2023-07-28
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优化:L-BFGS-B 中的非无限有限差分值
我试图用R的"最佳"来最大程度地提高可能性.我得到错误的"非有限有限差分值". 我正在使用L-BFGS-B,因为我必须将11个参数(bernoulli" p")限制为0 请注意,我在此处使用了一个平面函数,因为"试验"参数需要离散值(params 1至10). library(rmutil) Nhat
42 2023-07-28
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使用 nls() 进行非线性拟合时,在初始参数估计时出现奇异梯度矩阵。为什么会这样?
这是我第一次在R中拟合非线性模型的尝试,所以请忍受我. 问题 我试图理解为什么nls()给我这个错误: Error in nlsModel(formula, mf, start, wts): singular gradient matrix at initial parameter estimates 假设 我从这里从其他问题中读到的内容,所以可能是因为: 我的模型是不连续的, 我的模型被过度确定,或 启动参数值的不良选择 因此,我呼吁如何克服此错误.我可以更改模型并仍然使用nls(),还是需要从minpack.lm软件包中使用nls.lm,就像我在其他地方阅读的那样? 我的方法 以下是有关该模型的一些细节: 该模型是不连续的函数,一种楼梯的函数类型(请参阅下面的图) 通常,模型中的步骤的数量可能是可变的,但它们是针对特定拟合事件的修复 的. 显示问题的MWE 简短说明MWE代码 step_fn(x,
14 2023-07-27
编程技术问答社区
优化: 在R中给定一个已知的输出值,求解一个输入值
我知道我可以做: p0 = foo() ; fn1 = function(x) sum((foo(power=x) - p0)^2) optimize(fn1, c(0, 100))[[1]] ### >[1] 79.8817 almost 80 as `power` in input of `foo()` 求解power(假设是未知),这是我下面函数(foo)中的输入值之一. 问题:,但现在假设我知道foo的输出之一(budget),我现在可以通过优化解决power(这是输入之一)吗? foo
8 2023-07-23
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