Moving average rms

Mudando média de média normalização quadrada, estou procurando um recurso que eu acho que é chamado de quotmoving averagequot ou quotroot mean squareot (rms) normalização, embora eu admita que não sou o mais experiente em áudio. O que é idêntico é normalizar a voz para um nível consistente e não apenas para o som mais alto na gravação. Eu encontrei essa pessoa perguntando sobre o que eu acredito que é o mesmo antes, e alguém sugeriu usar plugins nyquist: - audacity-forum. dedownloadedgarnyquistnyquist-docnyquist. htm eu também encontrei esse script quotfir10.nyquot, que eu suspeito que poderia ser o que eu estou procurando Para, mas não posso dizer com certeza: - n2.nabbletext-version-of-fir10.ny-td238442.html alguém sabe se esse recurso existe, ou se os desenvolvedores estão trabalhando nisso, eu poderia tentar ajudar também - eu tenho um Questão não relacionada (sonho de tubulação). Eu faço algum trabalho em uma estação de rádio do campus no Canadá, que usam soundforge para fazer sua edição. Haveria qualquer ponto para mim tentar convencê-los e outras estações de rádio do campus para tirar o dinheiro que gastaram em licenças soundforge e desviá-lo no desenvolvimento de audácia, há alguma infra-estrutura para receber esse tipo de dinheiro de uma maneira responsável e transparente novamente, isso Provavelmente é um sonho, não tenho certeza de que a identificação seja capaz de convencer alguém, mas acho que vale a pena perguntar. Obrigado pelo seu tempo todo mundo, macho Abra esta postagem em exibição threaded Relate Conteúdo como inapropriado Re: mudando média médio normalize Macho Philipovich escreveu eu estou procurando um recurso que eu acho que é chamado de quotmoving averagequot ou quotroot mean squarebot (rms) normalization, embora eu Admita que não sou o mais experiente em áudio. O que é idêntico é normalizar a voz para um nível consistente e não apenas para o som mais alto na gravação. Eu encontrei essa pessoa perguntando sobre o que eu acredito que é o mesmo antes, e alguém sugeriu usar plugins nyquist: - audacity-forum. dedownloadedgarnyquistnyquist-docnyquist. htm eu também encontrei esse script quotfir10.nyquot, que eu suspeito que poderia ser o que eu estou procurando Para, mas não posso dizer com certeza: - n2.nabbletext-version-of-fir10.ny-td238442.html alguém sabe se esse recurso existe ou se os desenvolvedores estão trabalhando nisso que eu poderia tentar ajudar? Para uma resposta definitiva sobre Nyquist você deve se inscrever na lista de Nyquist e pedir para lá: lists. sourceforge. netlistslistinfoaudacity-nyquist, mas, na medida em que minha compreensão muito limitada, a função Nyquist quotnormalizequot é a máxima normalização. O Audacity não executa a normalização do RMS, e não temos planos imediatos para implementá-lo, a menos que alguém nos convença, precisamos disso dentro do Audacity e fornece um patch. No entanto, você pode obter uma idéia muito aproximada do nível RMS do áudio no Audacity, usando o Menu suspenso da faixa para alternar para a exibição da forma de onda (dB) e ver o nível da parte azul clara da forma de onda, que é o poder RMS . No Audacity Beta 1.3.7, você pode realmente obter uma medida do RMS médio de qualquer seleção em Analyze gt Contraste (veja na caixa quotVolumequot). A normalização do RMS pode acabar dando clipping em uma faixa silenciosa que tem apenas algumas seções muito mais altas do que o resto, porque a média será muito baixa e sugerirá que seja necessário um grande aumento de volume. Assim, alguns normalizadores RMS aumentam, o que significa que você perde o alcance dinâmico. Você considerou o Replay Gain, que é uma elaboração da normalização do RMS. Se o seu áudio estiver em um formato que suporte amplamente as tags de metadados (MP3, OGG, FLAC, mas não WAV ou AIFF), você pode analisar o áudio com o software que escreverá quotReplay Gainquot Nas tags. Replay Gain permite ao usuário definir um volume perceptível de quottargetquot. Este alvo não é um alvo para amplificação máxima, nem aplica compressão, mas é um alvo para quitação de volume de reprodução percebida. Quando você reproduz um arquivo com dados Replay Gain em um media player que o suporta, o volume de reprodução de áudio será ajustado para que o volume percebido esteja no alvo que você especificou. Se você escrever todos os seus arquivos de áudio com Replay Gain configurado no mesmo nível de destino, eles somarão o mesmo volume sem que você tenha que mexer com os controles de volume para fazê-los parecer como tal. Por exemplo, se você exportar da Audacity como MP3, você pode usar MP3Gain mp3gain. sourceforge. netfaq. phpstart para gravar as informações Replay Gain no arquivo. O arquivo não é recodificado, então nenhuma qualidade adicional é perdida além daquela na compressão MP3 original. Uma solução possível para arquivos WAV está aqui (isso re-codifica o arquivo): members. home. nlw. speekwavegain. htm gt eu tenho uma questão não relacionada (sonho de tubulação). Eu faço algum trabalho em uma estação de rádio do campus gt no Canadá, que usam soundforge para fazer sua edição. Gt, haveria algum ponto para mim tentando convencê-los e outras estações de rádio do campus gt para tirar o dinheiro que gastaram em licenças soundforge e gt desviá-lo no desenvolvimento audacity, há alguma infra-estrutura para receber esse tipo de dinheiro de forma responsável e transparente Você certamente poderia conscientizar a estação de rádio da Audacity e ver se eles estariam procurando algo específico em troca de uma contribuição financeira. E sempre aberto em princípio ao patrocínio de novos recursos: audacityteam. orgsponsor. php Na prática, o patrocínio que recebemos até agora tem sido um pequeno número de patrocínios da empresa para versões de marca da Audacity. Além disso, somos todos voluntários e há a questão de que os indivíduos tenham tempo para assumir projetos pagos. Se você ou a estação de rádio quiserem discutir as contribuições financeiras, sugiro que você se inscreva na lista de discussão de nossos desenvolvedores: lists. sourceforge. netlistslistinfoaudacity-devel e levante-a lá quando você tiver alguma proposta concreta ou perguntas sobre tais. Moving Average - MA BREAKING DOWN Média em Movimento - MA Como um exemplo de SMA, considere uma segurança com os seguintes preços de fechamento em 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 dias) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Um MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento dos primeiros 10 dias como primeiro ponto de dados. O próximo ponto de dados eliminaria o preço mais antigo, adicionaria o preço no dia 11 e levaria a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme observado anteriormente, as MAs desaceleram a ação de preço atual porque são baseadas em preços passados ​​quanto mais o período de tempo para o MA, maior o atraso. Assim, um MA de 200 dias terá um grau de atraso muito maior do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. O comprimento do MA a ser usado depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados ​​para negociação de curto prazo e MA mais longo prazo mais adequados para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com pausas acima e abaixo dessa média móvel considerada como sinais comerciais importantes. Os MAs também oferecem sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias atravessam. Um MA ascendente indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um MA decrescente indica que está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o momento ascendente é confirmado com um cruzamento de alta. Que ocorre quando um mes de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. O impulso descendente é confirmado com um cruzamento descendente, que ocorre quando um MA de curto prazo se cruza abaixo de MA MAI de longo prazo. Tenho um sinal de dados eletromiográficos que eu supõe (recomendação explícita de artigos científicos) para suavizar o uso do RMS. Eu tenho o seguinte código de trabalho, produzindo a saída desejada, mas é muito mais lento do que eu acho possível. Eu vi algumas sugestões de deque e itertools em relação à otimização de loops de janela em movimento, e também involvem de numpy, mas não consegui descobrir como realizar o que eu quero usá-los. Além disso, eu não me importo de evitar problemas de limites, porque acabo por ter grandes matrizes e janelas deslizantes relativamente pequenas. Obrigado por ler Apenas para estender isso um pouco, é possível que a janela seja um kernel cuja soma seja 1.0. Como o kernel gaussiano normalizado, se algum comportamento mais esotérico for necessário. Na verdade, as três linhas de código na função executam o que alguns textos de DSP usam genericamente quotdelinearizationquot, quotdemodulationquot e quotrelinearizationquot, que podem ser feitos com poder diferente (além de dois), kernel (além de quadrado unitário ou gaussiano), operador estatístico (além da média ponderada ) E tamanho da janela. Ndash heltonbiker 25 de abril 13 às 18:43 Uma vez que esta não é uma transformação linear, não acredito que seja possível usar np. convolve (). Heres uma função que deve fazer o que você quer. Observe que o primeiro elemento da matriz retornada é o rms da primeira janela completa, ou seja, para a matriz a no exemplo, a matriz de retorno é a rms das subwindows 1,2,2,3,3,4,4,5 E não inclui as janelas parciais 1 e 5.