2007.04.11 Resample优化

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#优化 #测试

今天继续优化2倍放大的模块, 在精简下几个寄存器后, 我可以将循环再次展开, 对于横向X2 采用一次处理4个DWORD的方式, 这样读取核写入内存可以批量进行, ARM有指令支持批量的内存读取和写入操作, 提高了一定的性能, X2纵向方面,同样展开循环, 并且测试了一个舍弃最后2位的方式来进行加法运算, 这样节省了不少指令, 但是缩放效果会稍微差一些,但是人眼是没有办法察觉的.今天总体性能大概提高了5%, 明天继续努力.

指甲的训练还在继续中.第一个训练集已经好了,不过检测率掉了很多, 所以还有继续训练才可以.

【100天精通Python】Day58：Python 数据分析_Pandas时间序列数据处理,创建和解析时间数据pd.to_datetime()，.loc[]，resample() 用法示例
qq_35831906的博客
09-08 616
Python 数据分析_Pandas时间序列数据处理,创建和解析时间数据pd.to_datetime()，.loc[]，切片法，resample() 用法示例
【Python百日进阶-Web开发-音频】Day706 - 音频加载 librosa.to_mono / resample /get_duration / get_samplerate
专注于医院数据分析技术与系统开发的创作与分享。
09-15 960
文章目录一、音频加载1.1 librosa.to_mono1.1.1 语法与参数1.1.2 例子1.2 librosa.resample1.2.1 语法与参数1.2.2 例子:从 22 KHz 下采样到 8 KHz1.3 librosa.get_duration1.3.1 语法和参数1.3.2 例子1.4 librosa.get_samplerate1.4.1 语法和参数1.4.2 例子：获取包含的音频文件的采样率 一、音频加载 1.1 librosa.to_mono 1.1.1 语法与参数 librosa
基于qt和ffmpeg视频播放器开发实战
11-09
ffmpeg是世界上应用广的开源视频处理框架，在各个平台（windows，linux，嵌入式、Android、IOS）被广泛应用，可以说是做视频相关项目技能qt是目前跨平台项目界面开发的第一选择，本课程基于这两种框架在加上VC++，给大家讲解延时如何开发出一个视频播放器，各个模块如何结合，如何考虑性能问题，如何设计封装类，如何处理各种异常情况。
resample代码
09-29
这个声音的resample，代码是单声道，我在项目中移植很成功
郁闷问题
Matrix_Designer的专栏
10-06 578
<br />今天发现安全通信类存在线程同步问题，原先以为还是由于加密算法的线程不安全性造成的，但是后来发现不是这个原因。不想再花时间解决这些琐碎问题，索性将发送函数和接受函数整个的用事件保护起来。同步问题解决，只是效率低了些。当然，用户感觉不到。
也有郁闷的时候
lfx1976的专栏
07-24 845
公司奖金发放表，偶比拿最多的同事少拿了一万多！郁闷~~一向以为自己无所谓，想不到也有郁闷的时候……
3.机器学习—数据科学包3.2pandas基础
LIWEI940638093的博客
03-14 1354
pandas基础
ffmpeg mplayer x264 代码重点详解 详细分析
szu030606的专栏
02-06 4万+
ffmpeg和mplayer中求平均值得方法 1 ordinary c language level #define avg2(a,b) ((a+b+1)>>1) #define avg4(a,b,c,d) ((a+b+c+d+2)>>2) 显而易见．．．，注意a，b宏表达式可能引出的副作用 2 SIMD by software 实现方法１： inline static uint64
Python 数据科学入门教程：Pandas
热门推荐
龙哥盟
02-02 5万+
Python 和 Pandas 数据分析教程 原文：Data Analysis with Python and Pandas Tutorial Introduction 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 大家好，欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程。 Pandas 是一个 Python 模块，Python 是我们要使用的编程语言
pandas时间序列分析和处理Timeseries
春华秋实
10-24 1万+
pandas 最基本的时间序列类型就是以时间戳（TimeStamp）为 index 元素的 Series 类型。 其它时间序列处理相关的包 [P4J 0.6: Periodic light curve analysis tools based on Information Theory] [p4j github] pandas时序数据文件读取 dateparse = lambda d
经济学数学中的滤波理论：信号提取与预测
最新发布
AI天才研究院
07-07 884
在信息爆炸的时代，经济学家和政策制定者被淹没在海量的经济数据中，却常常难以辨别哪些数据真正反映了经济的潜在趋势。滤波理论，这一源自工程学的强大工具，为我们提供了拨开数据迷雾、提取关键经济信号的能力。本文将带领读者深入探索滤波理论在经济学中的应用，从基本概念到高级模型，从理论原理到编程实现。我们将通过生动的比喻、直观的图表和可复现的代码示例，展示如何运用HP滤波、卡尔曼滤波等方法分离经济数据中的趋势与噪声，预测经济周期转折点，并为政策制定提供科学依据。
精选资源
Guitar.rar_matlab resample_resample
07-15
resample function resample function resample function
librosa.core.resample — librosa 0.7.2 documentation.pdf
06-08
标题《librosa.core.resample — librosa 0.7.2 documentation.pdf》和描述《librosa.core.resample — librosa 0.7.2 documentation，重采样官方文档》说明了本文档是关于librosa库0.7.2版本中核心模块之一的重采样...
resample.zip_resample
07-14
在您提供的“resample.zip_resample”压缩包中，似乎包含了一些关于视频跟踪、重采样方法以及可能与图像处理相关的“cylinderimage resample”和“findpatchnode”的资料。下面，我们将深入探讨这些主题。 首先，让...
Pandas学习笔记之时间序列总结
大邓和他的Python
09-11 1626
早起导读：pandas是Python数据处理的利器，时间序列数据又是在很多场景中出现，本文来自GitHub，详细讲解了Python和Pandas中的时间及时间序列数据的处理方法与实战，建...
2007.06.12 郁闷,DDK sources路径问题
林建华的专栏
06-12 2461
今天碰到一个狠郁闷的问题,在做ddk编译的时候,由于我的整个工程文件很多,所以按照不同的应用把源代码分成了多个目录,这时候就发现问题了.我在写source文件的时候,编译的c源代码列表写成SOURCES= ./r/a.c这个样子的时候,DDK编译器就报错了,说:BUILD: f:/jhlin/ddk/redeye/rer2.0: Ignoring current directory
2007.07.26 Redeye3.0规划, CBIR预研
林建华的专栏
07-26 1287
这些主要都是在做计划,3.0的目标已经基本确定,现在主要是看实现这些目标所要做的工作,风险,时间,开发计划,可行性分析等等.磨刀不误砍柴功,前期细致的规划有利于后期的开发工作.同时,有新接手了一个关于CBIR的预研,主要是做基于内容的图像搜索,应该说是一个比较新而且是比较热门的课题,希望能有所突破吧.
2007.05.22 打造检测率最高的去红眼算法
林建华的专栏
05-22 1238
我们的去红眼算法一共有3个版本,一个是打印机版本,检测率偏低,但是支持逐行输入,使用的内存核ROM size最小. 一个是数码相机版本,检测率中等,内核和打印机版本是一样的,内存使用比打印机的稍多,速度最快.还有一个就是PC版本,检测率最高,内存与数码相机的版本一样,但是速度最慢.现在打印机厂商准备在某些打印机上能处理照片的同时,在PC上也能出来,作为打印机驱动的一个内嵌功能.在有了足够多的内
pycrostates.preprocessing.resample参数推荐
06-19
### pycrostates库中preprocessing模块resample方法的参数说明及推荐用法 `pycrostates.preprocessing.resample` 方法的主要功能是对数据进行重采样，通常用于调整时间序列数据的时间分辨率。以下是对该方法参数的详细说明及推荐用法： #### 参数说明 1. **data**: 输入数据，通常为二维或三维数组。数据结构可以是 NumPy 数组或类似格式。例如，EEG 数据可能以形状 `(n_samples, n_channels)` 的形式传递[^5]。 2. **sfreq_old**: 原始数据的采样频率（单位：Hz）。必须是一个正数，表示输入数据的时间分辨率[^6]。 3. **sfreq_new**: 目标采样频率（单位：Hz）。必须是一个正数，表示期望输出数据的时间分辨率[^7]。 4. **axis**: 指定沿哪个轴进行重采样，默认值通常为 `0`，即时间轴[^8]。 5. **kind**: 插值方法的选择。常见选项包括： - `'linear'`: 线性插值（默认）。 - `'nearest'`: 最近邻插值。 - `'quadratic'`: 二次插值。 - `'cubic'`: 三次插值。 插值方法的选择取决于数据特性和应用场景[^9]。 6. **verbose**: 控制日志输出的详细程度，可选值为 `None`, `'DEBUG'`, `'INFO'`, `'WARNING'`, `'ERROR'`, 或 `'CRITICAL'`[^10]。 #### 推荐用法 以下是一个典型的代码示例，展示如何使用 `pycrostates.preprocessing.resample` 方法对 EEG 数据进行重采样： ```python import numpy as np from pycrostates.preprocessing import resample # 示例数据: (n_samples, n_channels) data = np.random.rand(1000, 16) # 1000 时间点, 16 个通道 # 原始采样频率和目标采样频率 sfreq_old = 250 # 原始采样率为 250 Hz sfreq_new = 125 # 目标采样率为 125 Hz # 调用 resample 方法 resampled_data = resample(data, sfreq_old=sfreq_old, sfreq_new=sfreq_new, kind='linear') print("原始数据形状:", data.shape) print("重采样后数据形状:", resampled_data.shape) ``` #### 注意事项 - 如果 `sfreq_new` 小于 `sfreq_old`，则数据会被降采样；反之，数据会被升采样[^11]。 - 使用不同的插值方法可能会导致结果略有差异，因此需要根据具体需求选择合适的插值方式[^12]。 - 在处理大规模数据时，建议先对一小部分数据进行测试，以确保参数设置合理并验证结果正确性[^13]。
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