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Lumos: 一款处理DMX512照明控制信号的Python库

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简介:
Lumos是一款专为处理DMX512照明控制信号设计的Python库,旨在简化灯光设计师和开发者的编程工作,实现对舞台或娱乐场所灯光系统的高效操控。 Lumos 是一个纯 Python 库,用于处理通过以太网发送的照明控制信号。它使用多播UDP作为子协议(称为E1.31或流式ACN)来完成此功能。 当前库只实现了基本传输功能。 用法: 目前所有功能都通过一个类公开: ```python from lumos import DMXSource source = DMXSource(universe=1) # data 是包含DMX512字节的可迭代对象 data = [255] * 50 source.send_data(data) ``` 对于更小、更便携的项目,这个库可能就是你所需要的。

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  • Lumos: DMX512Python
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    Lumos是一款专为处理DMX512照明控制信号设计的Python库,旨在简化灯光设计师和开发者的编程工作,实现对舞台或娱乐场所灯光系统的高效操控。 Lumos 是一个纯 Python 库,用于处理通过以太网发送的照明控制信号。它使用多播UDP作为子协议(称为E1.31或流式ACN)来完成此功能。 当前库只实现了基本传输功能。 用法: 目前所有功能都通过一个类公开: ```python from lumos import DMXSource source = DMXSource(universe=1) # data 是包含DMX512字节的可迭代对象 data = [255] * 50 source.send_data(data) ``` 对于更小、更便携的项目,这个库可能就是你所需要的。
  • Unity DMX512插件
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    Unity DMX512照明控制插件是一款专为Unity引擎设计的工具,支持DMX512协议,方便开发者实现舞台灯光效果和交互式照明系统。 Unity DMX512灯光控制器插件是一款专为使用DMX协议控制舞台灯光设计的工具。它允许用户通过Unity引擎精确操控各种支持DMX标准的灯具设备,从而实现复杂且动态的照明效果。该插件简化了开发流程,并提供了直观易用的操作界面,帮助开发者和设计师快速创建出令人印象深刻的视觉体验。
  • JDSP:适用于数字Java
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    JDSP是一款专为数字信号处理设计的Java库,提供了丰富的音频和电信号分析工具。它支持滤波、频谱估计等核心功能,便于开发者在Java平台下实现复杂信号处理算法。 JDSP是一个信号处理工具库,设计目的是为Python的科学信号包提供功能支持。其目标是通过易于使用的API来执行复杂的信号操作,使用户无需深入了解底层复杂性即可完成任务。 快速开始:要获取JDSP最新稳定版本,请按照以下步骤进行: 对于Gradle项目: ```gradle implementation com.github.psambit9791:jdsp:0.6.0 ``` 对于Maven项目,在`pom.xml`中添加依赖项: ```xml com.github.psambit9791 jdsp 0.6.0 ``` 对于JDSP的最新开发版本(未发布):可以通过GitHub获取,使用以下命令: ```bash git clone --single-branch --branch master https://github.com/psambit9791/jdsp.git ```
  • 手势应用
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    这是一款创新的手势控制拍照应用程序,用户可以通过简单的手势操作完成拍摄,让摄影更加便捷和有趣。 张开手然后握拳就可以被识别,并进行拍照。拍下的照片会保存到手机里。
  • 基于图像智能系统
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    本系统利用先进的图像处理技术自动调节照明设备,实现智能化、个性化家居或公共空间灯光控制,提升用户体验与能源效率。 本段落简述了智能照明控制的基本理论与方法,并提出了一种基于图像处理技术的高效节能且施工简便的方法来自动检测照度及是否有人走动,从而实现对灯光的有效调控。 智能照明控制系统以提供舒适的工作环境并节约能源为目标,通过调节光线强度至最适宜水平来达到这一目的。在晴朗天气时调暗灯光,在阴天或室内光照不足的情况下则增加亮度。此外,该系统使用红外及微波传感器检测是否有人员活动,并在无人情况下自动切换到夜间模式。 为了克服智能照明控制系统施工复杂、需要大量安装传感器的问题,本段落设计了一种基于图像处理技术的解决方案。此方案利用CCD(电荷耦合器件)摄像头捕捉区域内的光照强度信息并传递给控制器进行计算和分析。通过判断每个像素或局部区域平均亮度是否达到预设标准来决定灯光调节策略。 自20世纪50年代以来,随着美国喷射推进实验在处理从太空船传回的月球照片中取得成功后,图像处理技术迅速发展并形成完整学科体系。数字图像本质上是一个二维数组f(i,j),通过特定算法P可将输入图像F上某像素灰度值转换为输出图像G上的相应值g(i,j)。 在智能照明控制系统内,该技术可用于监测光照强度和人员活动情况。例如,在检测照度时,系统计算区域平均亮度并将其与设定阈值对比;若未达标,则保持当前状态不变或调整至所需水平以满足设计需求。同时,通过分析特定区域内像素变化来判断是否有人移动,并据此控制灯光开关。 综上所述,本段落提出的基于图像处理技术的智能照明控制系统能够简化施工过程、减少传感器使用量的同时实现智能化调节和节能效果。
  • Python
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    本课程专注于讲解如何使用Python进行信号处理,涵盖基础理论及其实现方法,包括滤波、频谱分析等关键技术。 用于信号处理的Python完整代码示例。 请提供更具体的细节或需求,以便我可以帮助你编写相关代码或者推荐一些资源来实现你的目标。如果你有特定的问题或是需要解决的具体问题,请详细描述一下,这样我能更好地为你服务。
  • Python
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    《Python中的信号处理》是一本介绍如何利用Python编程语言进行信号分析和处理的教程,涵盖基础理论与实践应用。 用于信号处理的Python完整代码示例。 如果你需要具体的例子或更详细的解释,请提供更多的背景信息或者指定你需要实现的具体功能。这样我可以更好地帮助你编写相应的Python代码来解决你的问题。
  • NWaves:专为音频设计.NET
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    NWaves是一款专为音频处理领域打造的一维信号处理.NET库,提供包括滤波、频谱分析等在内的多种功能。 NWaves是一个专为音频处理设计的.NET库,用于一维信号处理。最新版本0.9.4已经发布!此新版本更快、更智能,并且增加了更多功能。 主要特点包括: - 主要DSP转换:快速傅里叶变换(FFT)、离散余弦变换(DCT)、最大重叠离散余弦变换(MDCT)、短时傅立叶变换(STFT)、小波变换(FWT)、希尔伯特变换、哈尔特利变换、梅林谱图和高斯窗Goertzel算法。 - 信号生成器:包括正弦波,白色/粉红色/红色噪声及珀林噪声,awgn, 三角形,锯齿形,方波脉冲以及斜坡曲线。ADSR(Attack Decay Sustain Release)包络、波表等。 - 基本的LTI数字滤波器:包括移动平均值滤波器,梳状滤波器和Savitzky-Golay平滑滤波器,预加重/去加重处理以及直流信号去除(RASTA)。 - FIR/IIR滤波(离线和在线),零相位滤波 - BiQuad滤波:低通、高通、带通、陷波、全通及峰值滤波等。 - 1极点的低通与高通IIR滤波器设计,以及贝塞尔、巴特沃斯型切比雪夫(一阶和二阶)椭圆等经典IIR滤波类型。
  • NWaves:个用于C#开源
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    NWaves是一款专为C#开发人员设计的强大且灵活的开源信号处理库,提供包括滤波、频谱分析等在内的多种功能,适用于音频处理和通信系统等领域。 **正文** NWaves是C#编程语言中的一款开源信号处理库,专为处理声音、图像和其他类型的时间序列数据而设计。这款库集成了多种高级算法和技术,为开发者提供了丰富的工具来执行信号分析、特征提取、滤波、识别以及其他与信号处理相关的任务。本段落将深入探讨NWaves库的主要特性和功能,以及如何在实际项目中应用这些功能。 1. **信号基本操作** NWaves库支持对信号的基本操作,如读取、写入、裁剪、重采样和混合。它提供了一套完整的API来处理不同格式的音频文件。此外,该库还支持实时流处理,使得开发者可以实时地处理音频输入和输出。 2. **滤波器** 在信号处理领域,滤波是至关重要的。NWaves库包含了各种类型的滤波器,如巴特沃兹滤波器、切比雪夫滤波器、贝塞尔滤波器以及窗函数滤波器等。这些滤波器可以帮助去除噪声,平滑信号,或者突出特定频率成分。 3. **特征提取** NWaves库为声音分析提供了丰富的特征提取功能,包括MFCC(梅尔频率倒谱系数)、PCA(主成分分析)和ZCR(零交叉率)等。这些特征对于语音识别、情感分析和音乐分类等应用非常有用。 4. **时频分析** 时间频率分析是研究非平稳信号的重要手段。NWaves库提供了短时傅立叶变换、小波变换和其他方法,允许用户在时间和频率域之间切换,从而更好地理解和解析信号结构。 5. **波形建模** 该库支持多种波形建模技术,如基于参数的模型(如线性预测编码LPC)和非参数模型(如高斯混合模型GMM)。这些模型在语音合成、信号合成和源分离等领域有广泛应用。 6. **神经网络集成** 虽然NWaves本身不是深度学习库,但它可以方便地与其他C#深度学习框架结合,用于构建端到端的信号处理和识别系统。例如,提取的特征可以作为神经网络的输入,进行分类或回归任务。 7. **实用工具** NWaves还包含一些实用工具,如声音合成、噪声生成器、频谱可视化等。这些工具简化了开发过程,帮助开发者快速实现原型验证和调试。 8. **开源社区支持** 作为开源项目,NWaves拥有活跃的社区,开发者可以通过GitHub上的项目页面获取源代码、提交问题、提出改进意见和贡献代码。这种开放的环境促进了库的持续更新和优化。 总而言之,NWaves是一款功能强大的C#信号处理库,涵盖了从基础信号操作到高级分析和建模的广泛功能。无论是在学术研究还是工业应用中,它都能为开发者提供强有力的支持,加速信号处理项目的实施。通过熟练掌握并运用NWaves库,开发者可以更高效地处理各种时间序列数据,提升项目的质量和效率。