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Améliorations / Corrections

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Description des améliorations :

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l'Intelligence Artificielle
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Classe « ShortTimeFFT »

Méthode scipy.signal.ShortTimeFFT.nearest_k_p

Signature de la méthode nearest_k_p

def nearest_k_p(self, k: int, left: bool = True) -> int 

Description

help(ShortTimeFFT.nearest_k_p)

Return nearest sample index k_p for which t[k_p] == t[p] holds.

The nearest next smaller time sample p (where t[p] is the center
position of the window of the p-th slice) is p_k = k // `hop`.
If `hop` is a divisor of `k` than `k` is returned.
If `left` is set than p_k * `hop` is returned else (p_k+1) * `hop`.

This method can be used to slice an input signal into chunks for
calculating the STFT and iSTFT incrementally.

See Also
--------
delta_t: Time increment of STFT (``hop*T``)
hop: Time increment in signal samples for sliding window.
T: Sampling interval of input signal and of the window (``1/fs``).
fs: Sampling frequency (being ``1/T``)
t: Times of STFT for an input signal with `n` samples.
ShortTimeFFT: Class this method belongs to.


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