Merge branch 'master' of https://github.com/dylewsky/Data_Driven_Science_Python_Demos
Merge to local branchmaster
commit
1310f879b4
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@ -51,7 +51,7 @@
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"# x = regress(b,A)\n",
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"# x = regress(b,A)\n",
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"\n",
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"\n",
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||||||
"# Alternative 2:\n",
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"# Alternative 2:\n",
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"x = np.linalg.pinv(A)*b"
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"x = np.linalg.pinv(A)@b"
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]
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]
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},
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},
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{
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{
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@ -0,0 +1,108 @@
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{
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"cells": [
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{
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"cell_type": "code",
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"execution_count": null,
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"id": "5d998359",
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||||||
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"metadata": {},
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"outputs": [],
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"source": [
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"import scipy\n",
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"import scipy.io\n",
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"import IPython.display\n",
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||||||
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"import numpy as np\n",
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||||||
|
"import librosa\n",
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||||||
|
"\n",
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||||||
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"import matplotlib.pyplot as plt"
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||||||
|
]
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||||||
|
},
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||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
|
"id": "1f7443a8",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
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"#Example to load mat file (first 40 seconds)\n",
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"#file = scipy.io.loadmat('../DATA/beethoven_40sec.mat')\n",
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"#sound = file[\"y\"][0] # data\n",
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||||||
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"#T = int(file[\"T\"][0][0]) # length in seconds\n",
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"#FS = int(file[\"FS\"][0][0]) #sample frequency\n",
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"#samples = T*FS\n",
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"#t = np.arange(samples)"
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]
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||||||
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},
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||||||
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{
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"cell_type": "code",
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||||||
|
"execution_count": null,
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||||||
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"id": "db4ff4da",
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||||||
|
"metadata": {},
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||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
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||||||
|
"#original mp3 file\n",
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"FS = 24000\n",
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|
"y, sr = librosa.load('../DATA/beethoven.mp3', sr=FS)"
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||||||
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]
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||||||
|
},
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||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
|
"id": "510e4bd3",
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||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
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||||||
|
"plt.figure(figsize=(20,5))\n",
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||||||
|
"plt.plot(y)\n",
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||||||
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"\n",
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||||||
|
"#for \"mat\" file use command\n",
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||||||
|
"#plt.plot(t, sound)"
|
||||||
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]
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||||||
|
},
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||||||
|
{
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||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
|
"id": "697e8139",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"IPython.display.Audio(y, rate=FS)\n",
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||||||
|
"\n",
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||||||
|
"#For mat file use command \n",
|
||||||
|
"#IPython.display.Audio(sound, rate=FS)"
|
||||||
|
]
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||||||
|
},
|
||||||
|
{
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||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
|
"id": "72d27077",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"plt.rcParams[\"figure.figsize\"] = (20,5)\n",
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||||||
|
"plt.specgram(y, NFFT=8192, Fs=FS, noverlap=2048)\n",
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|
"plt.colorbar()"
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]
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|
}
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],
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"metadata": {
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"kernelspec": {
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"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
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|
"language": "python",
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|
"name": "python3"
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},
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|
"language_info": {
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|
"codemirror_mode": {
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||||||
|
"name": "ipython",
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||||||
|
"version": 3
|
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|
},
|
||||||
|
"file_extension": ".py",
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||||||
|
"mimetype": "text/x-python",
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||||||
|
"name": "python",
|
||||||
|
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||||
|
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||||
|
"version": "3.8.12"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"nbformat": 4,
|
||||||
|
"nbformat_minor": 5
|
||||||
|
}
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