colorednoise

生成任意指数幂律谱高斯分布噪声的Python库

colorednoise.py 噪声生成功率谱高斯分布 Python Github 开源项目

colorednoise是一个基于Python的开源库，用于生成具有任意指数幂律谱的高斯分布噪声。该库可产生布朗噪声、粉红噪声等多种类型噪声，适用于信号处理和模拟研究。基于Timmer和Koenig的算法实现，colorednoise支持Python 3.6.15及以上版本，依赖NumPy库。通过简单的API，用户可以生成单个或多个时间序列的噪声，还支持设置最小频率以生成断裂幂律谱。

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介绍相关项目

bokeh - 现代浏览器的交互式数据可视化库

BokehGithubPython交互式图表可视化库开源项目数据应用

Bokeh是一个开源的Python库，专注于创建交互式数据可视化。它支持构建多样化的图形，适用于大型和流式数据集的高性能交互。Bokeh可用于开发交互式图表、仪表盘和数据应用。该项目兼容Python 3，采用BSD 3-clause许可，具有活跃的社区和完善的文档。作为NumFOCUS赞助项目，Bokeh为数据科学和可视化领域提供了强大的工具。

pysox - Python封装的SoX音频处理工具

GithubPythonSoXpysox开源库开源项目音频处理

pysox是一个Python库，为SoX音频处理工具提供了Python接口。它支持音频格式转换、效果应用和文件合并等操作，可实现音频裁剪、压缩、淡入淡出等功能。pysox支持文件处理和NumPy数组操作，适用于音频分析和处理。该库需要SoX 14.4.2或更高版本，支持多种音频格式，并提供了简洁的API接口。

scipy - 开源科学计算库支持多领域数值分析与研究

GithubSciPy工程计算开源软件开源项目数学计算科学计算

SciPy是一个开源科学计算库，为数学、科学和工程领域提供多种功能模块。包括统计、优化、积分、线性代数、傅里叶变换、信号处理和图像处理等。它与NumPy紧密集成，提供高效的数值计算工具，支持多种操作系统，安装简单且免费开源。SciPy适用于数据分析、复杂计算和结果可视化，广泛应用于学术研究和工程实践。

cupy - GPU加速的Python科学计算库

CUDACuPyGPU计算GithubNumPy兼容Python开源项目

CuPy是一个开源的GPU加速科学计算库，与NumPy和SciPy兼容。它支持在NVIDIA CUDA和AMD ROCm平台上运行，提供简洁的API接口和复杂数学运算能力。CuPy通过保持与NumPy的API兼容性，使现有代码易于迁移到GPU上，同时显著提升科学计算和机器学习任务的性能。此外，CuPy还提供对底层CUDA功能的访问，允许开发者充分利用GPU的计算能力。它不仅适用于科学计算，还广泛应用于数据分析、深度学习等领域，为研究人员和工程师提供了强大的GPU加速工具。

PyEMD - 全面高效的Python经验模态分解库

EMDGithubPyEMDPython库信号处理开源项目经验模态分解

PyEMD是一个功能全面的Python库，专注于实现经验模态分解(EMD)算法及其变体。该库支持多种EMD变种，如集合EMD(EEMD)和完整集合EMD(CEEMDAN)，并提供多样化的配置选项。PyEMD支持多种样条函数、停止准则和极值插值方法，适用于信号处理和数据分析。此外，PyEMD还包含二维EMD和即时编译EMD等实验性功能，为研究提供了更多可能性。

tsmoothie - Python时间序列平滑和异常检测库

BootstrapGithubtsmoothie平滑处理开源项目异常检测时间序列

tsmoothie是一个Python库，专门用于时间序列平滑和异常检测。它提供多种平滑技术，包括指数平滑、卷积平滑和谱平滑等，能高效处理单个或多个时间序列。该库支持计算置信区间，便于识别异常值，并实现了滑动窗口平滑和时间序列bootstrap功能。tsmoothie适用于各类时间序列分析任务，是数据科学家和分析师的有力工具。

elevenlabs-python - 高质量Python语音生成API，支持开发者创建逼真语音体验

APIElevenLabsGithubPython开源项目文本转语音新版本

ElevenLabs提供的Python API，可通过几行代码生成高质量和逼真的语音。支持同步和异步操作，兼容29种语言和100多种口音，包含多种文本到语音模型，适用于语音克隆和实时语音生成。也支持Hugging Face Spaces和Google Colab，便于快速上手。

pyAudioAnalysis - Python音频分析库实现特征提取分类和分割

GithubPython库分类器开源项目机器学习特征提取音频分析

pyAudioAnalysis是一个开源的Python音频分析库,提供音频特征提取、分类、分割等功能。它支持分类器训练评估、未知声音分类、事件检测、监督/非监督分割、回归模型训练和数据可视化。通过Python接口或命令行,可实现复杂的音频分析任务。适用于音乐识别、语音处理等领域,为音频分析提供全面解决方案。

pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测

GithubPyAFPython开源项目时间序列预测机器学习自动化

PyAF是一个开源的Python自动预测库，基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值，功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测，提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x，采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。

pynapple - 轻量级Python库用于神经生理数据分析

GithubPython库pynapple开源软件开源项目时间序列神经数据分析

pynapple是一个轻量级Python库，专门用于神经生理数据分析。它提供了多功能的工具集，可分析时间序列（如尖峰时间、行为事件）和时间间隔（如试验、大脑状态）等典型神经科学数据。该库包含调谐曲线和互相关图等通用函数，支持多维时间序列分析，并与NumPy高度兼容。pynapple具有详细的文档和教程，适用于各类神经科学研究。

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