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小波变换函数matlab代码BPM检测器 每分钟拍数（BPM）检测算法的实现，如G.Tzanetakis，G.Essl和P.Cook题为“使用离散小波变换的音频分析”的论文所述。 你可以在这里找到它： 用法 选择要分析的.wav文件，并将其作为输入参数传递给bpm_detection函数，如下所示： myfile\n='file.wav'; [final_signal，correl，estBPM，cd] = bpm_detection（myfile） 上面的代码应在matlab的命令行中执行。 输出 final_signal：离散小波变换后的信号相关：求和信号estBPM的自相关函数系数：输入信号的BMP cd：DWT分解的各个级别的细节系数 或者，您可以使用较短的版本，仅打印BPM。 myfile\n='file.wav'; [estBPM] = bpm_detection（myfile） 为了实现这一点，请更改代码的第一行，使其看起来像这样：function [estBPM] = bpm_detection（s）

SASNet（AAAI2021） 宋庆宇*，王长安*，王亚标，应泰，王成杰，李吉林，吴健，马嘉宜在SASNet的PyTorch中正式实现，如“选择还是融合？人群选择的规模选择”中所述。 该代码已通过PyTorch 1.5.0进行了测试。 它可能无法与其他版本一起运行。 比例尺选择的可视化 提出的自适应选择策略可自动学习内部关系，以下可视化效果证明了其有效性。 安装 将此仓库克隆到名为SASNet_ROOT的目录中 安装Python依赖项。 我们使用python 3.6.8和pytorch> = 1.5.0 pip install -r requirements.txt 从下载ShanghaiTech数据集和模型 准备 按以下方式组织数据和模型： SASNet_ROOT/ |->datas/ | |->part_A_final/

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