小编tah*_*314的帖子

作为一个项目，我必须计算 python 中某个频率向量的信号的带宽。在 MATLAB 中，可以使用p = bandpower(pxx,f,'psd')其中pxx是功率谱密度向量f， 是与 pxx 中的 PSD 估计值相对应的频率向量。python中是否有任何等效的函数可以做同样的事情？

我正在使用31个类（Office数据集）进行图像分类。每个类都有一个文件夹。我有一个使用PyTorch编写的python脚本，该脚本使用加载数据集datasets.ImageFolder并为每个图像分配标签，然后进行训练。这是我用于加载数据的代码片段：

from torchvision import datasets, transforms
import torch

def load_training(root_path, dir, batch_size, kwargs):
    transform = transforms.Compose(
        [transforms.Resize([256, 256]),
         transforms.RandomCrop(224),
         transforms.RandomHorizontalFlip(),
         transforms.ToTensor()])
    data = datasets.ImageFolder(root=root_path + dir, transform=transform)
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(data, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True, **kwargs)
    return train_loader

该代码将占用每个文件夹，并为该文件夹中的所有图像分配相同的标签。有什么方法可以找到将哪个标签分配给哪个图像/图像文件夹？

我正在尝试计算所提供的交流电压的总谐波失真值。我使用 Arduino 以超过 8 KHz 的速率采样电压数据，并将这些数据存储到文本文件中。然后我尝试使用以下用 python 编写的代码片段来计算 thd：

    import numpy as np
    import scipy.fftpack
    from scipy.fftpack import fft
    from numpy import genfromtxt

    sampled_data = genfromtxt('/../file.txt',delimiter=',')
    abs_yf=np.abs(fft(sampled_data))

    #As far as I know, THD=sqrt(sum of square magnitude of
    #harmonics+noise)/Fundamental value (Is it correct?)So I'm
    #just summing up square of all frequency data obtained from FFT,
    #sqrt() them and dividing them with fundamental frequecy value.

    def thd(abs_data):
    sq_sum=0.0
    for r in range(len(abs_data)):
       sq_sum=sq_sum+(abs_data[r])**2
    sq_harmonics=sq_sum-(max(abs_data))**2.0
    thd=100*sq_harmonics**0.5/max(abs_data)
    return thd

    print "Total Harmonic Distortion(in percent):" …