Introduzione al Basket Prva Liga North Macedonia
La Prva Liga di North Macedonia è una delle leghe di basket più seguite nel paese, con squadre che si contendono ogni partita per il titolo. Ogni giornata porta nuove sorprese e sfide, rendendo questa competizione un vero spettacolo per gli appassionati del gioco. In questo articolo, scopriremo insieme come seguire le partite in diretta, le analisi delle squadre e le previsioni degli esperti per scommettere con maggiore consapevolezza.
Segui le Partite in Diretta
Per gli appassionati di basket che desiderano seguire ogni partita della Prva Liga, ci sono diverse opzioni disponibili. Molte partite vengono trasmesse in streaming su piattaforme online, permettendo a chiunque di godersi l'azione dal vivo. Ecco alcune delle principali risorse per seguire le partite:
- Siti ufficiali delle leghe: Consulta il sito ufficiale della Prva Liga per aggiornamenti sulle trasmissioni e i risultati.
- Siti di streaming sportivo: Piattaforme come Sportando e Eurosport offrono trasmissioni live di molte partite.
- Social media: Segui i profili ufficiali delle squadre su Twitter e Facebook per aggiornamenti in tempo reale.
Analisi delle Squadre
Ogni squadra della Prva Liga ha le sue forze e debolezze, e conoscere queste caratteristiche è fondamentale per comprendere le dinamiche del campionato. Ecco un'analisi delle squadre più rappresentative:
Feni Industries
Feni Industries è una delle squadre più storiche della lega. Con una formazione solida e un allenatore esperto, la squadra si distingue per la sua capacità di mantenere la calma sotto pressione. I giocatori chiave da tenere d'occhio sono:
- Georgi Joseph: Un playmaker dotato di grande visione di gioco.
- Nikola Gjorgiev: Un centro robusto che domina sotto i tabelloni.
MZT Skopje Aerodrom
MZT Skopje Aerodrom è nota per la sua strategia offensiva aggressiva. La squadra punta molto sulla velocità e sulla precisione dei tiri da tre punti, rendendola una delle avversarie più temibili del campionato. I giocatori principali includono:
- Klemen Prepelič: Un guardia talentuoso con un ottimo tiro da fuori.
- Dimitrije Pejinov: Un playmaker esperto che guida l'attacco.
Predizioni degli Esperti per le Scommesse
Scommettere sulle partite della Prva Liga può essere un'esperienza entusiasmante se si hanno informazioni dettagliate e analisi accurate. Gli esperti del settore offrono previsioni basate su dati statistici e osservazioni dirette delle partite. Ecco alcune considerazioni chiave per fare scommesse informate:
Fattori da Considerare
Prima di piazzare una scommessa, è importante considerare diversi fattori che possono influenzare l'esito della partita:
- Forma attuale delle squadre: Analizza le ultime prestazioni delle squadre per valutare il loro stato di forma.
- Infortuni chiave: Controlla l'elenco degli infortunati per capire se mancheranno giocatori cruciali.
- Rivalità storica: Alcune squadre hanno una storia di rivalità intense che possono influenzare la motivazione e la pressione durante la partita.
Esempi di Scommesse
Ecco alcune scommesse comuni e le loro probabilità basate su analisi recenti:
| Squadra |
Predizione |
Probabilità |
| Feni Industries vs MZT Skopje Aerodrom |
Feni Industries vince con un margine stretto |
65% |
| Rabotnički vs Vardar |
Vardar vince con almeno dieci punti di differenza |
70% |
Tendenze e Statistiche della Lega
Per comprendere meglio il contesto della Prva Liga, è utile esaminare alcune tendenze e statistiche chiave del campionato attuale:
Tendenze Offensive
Nella stagione attuale, molte squadre hanno adottato strategie offensive più aggressive, puntando a un elevato numero di tiri da tre punti. Questo cambiamento ha portato a una media di punti più alta rispetto alle stagioni precedenti.
Tendenze Difensive
Dal punto di vista difensivo, alcune squadre hanno migliorato la loro capacità di intercettare passaggi e bloccare tiri, riducendo così il numero medio di punti subiti a partita.
Gestione del Fandom: Come Coinvolgere gli Appassionati
Oasis-Lab/ActiveNoiseCancellation<|file_sep|>/utils.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Jul 15 22:26:09 2020
@author: oasislab
"""
import numpy as np
import torch
import librosa
def stft(x, n_fft=512):
x = torch.tensor(x)
return torch.stft(x,
n_fft=n_fft,
hop_length=int(n_fft/4),
win_length=n_fft,
window=torch.hann_window(n_fft))
def istft(X):
return torch.istft(X,
hop_length=int(X.shape[-1]/4),
window=torch.hann_window(X.shape[-1]),
length=X.shape[-1]*5)
def stft_np(x):
# x = librosa.util.normalize(np.array(x))
# x = np.pad(x,
# (0, int(512 - (len(x) % 512))),
# 'constant')
# nfft = int(len(x)/4)
# return librosa.stft(x,
# n_fft=nfft,
# hop_length=nfft//4,
# win_length=nfft)
def istft_np(X):
# return librosa.istft(X)
def linear_scale(y):
y = y - np.min(y)
return y / np.max(y)<|repo_name|>Oasis-Lab/ActiveNoiseCancellation<|file_sep-- coding: utf-8 --
% -------------------------------------------------------------------------
% This script is written by Junsuk Choe ([email protected]) at POSTECH.
% If you use this code for your research, please kindly cite our paper:
% Junsuk Choe et al., "Real-Time Active Noise Control Using Deep Learning,"
% IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing (TASLP),
% accepted for publication (2020).
%
% -------------------------------------------------------------------------
function [y_denoised] = mario_test()
%% set path
addpath(genpath('./'));
%% parameter settings
fs = [8000];
num_iter = [300];
%% load noise data
noise_filename = 'mario';
for i=1:length(fs)
% noise_filename = 'babble_8k';
% noise_filename = 'mario';
% noise_filename = 'real_babble_8k';
% noise_filename = 'real_mario_8k';
% noise_filename = 'car';
% noise_filename = 'sine';
% noise_filename = 'music';
load(['./data/noise/', num2str(fs(i)), '_', noise_filename]);
num_noise_frame = floor(length(noise)/fs(i));
end
%% load target data
target_filename = 'clean_speech';
for i=1:length(fs)
% target_filename = 'speech_8k';
% target_filename = 'clean_speech';
% target_filename = 'real_clean_speech_8k';
% target_filename = 'car';
% target_filename = 'sine';
% target_filename = 'music';
load(['./data/target/', num2str(fs(i)), '_', target_filename]);
end
%% load pre-trained model
for i=1:length(fs)
load(['./result/dnn_', num2str(fs(i)), '_', noise_filename, '_', target_filename]);
end
%% test
tic;
for i=1:length(fs)
y_denoised{i} = mario_dnn_test(noise{i}, ...
target{i}, ...
model{i}, ...
fs(i), ...
num_iter(i));
toc;
end<|repo_name|>Oasis-Lab/ActiveNoiseCancellation<|file_sepupyter==0.0.13
librosa==0.7.0
matplotlib==3.0.3
numpy==1.16.4
scipy==1.1.0
soundfile==0.10.2.post1
torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
torchaudio==0.7.0<|file_sepância em Python
=====================
Código de reprodução para o artigo "Aprendizado profundo para cancelamento ativo de ruído".
Publicado em IEEE Signal Processing Letters.
Por favor cite o seguinte trabalho se você usar este código para suas pesquisas:
Junsuk Choe et al., "Real-Time Active Noise Control Using Deep Learning,"
IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing (TASLP), accepted for publication (2020).
Para mais informações sobre o código de reprodução:
https://ieeexplore.ieee.org/document/9194196
Arquitetura do modelo
---------------------
Resultado do cancelamento ativo de ruído
----------------------------------------
Para os resultados apresentados no artigo,
nós usamos uma arquitetura de rede neural profunda para aprender um cancelador ativo de ruído.
A rede neural foi treinada usando dados de áudio simulados
com um número variável de microfones e fontes de ruído.
Para avaliar o desempenho do cancelamento ativo de ruído,
usamos um conjunto de dados de áudio separado que é diferente do conjunto de dados usado para o treinamento.
<|repo_name|>Oasis-Lab/ActiveNoiseCancellation<|file_sepclearfix{
clear; clc; close all;
}
addpath(genpath('./'));
%% parameter settings
fs = [8000];
num_iter = [300];
%% load noise data
noise_filename = 'mario';
for i=1:length(fs)
% noise_filename = 'babble_8k';
% noise_filename = 'mario';
% noise_filename = 'real_babble_8k';
% noise_filename = 'real_mario_8k';
% noise_filename = 'car';
% noise_filename = 'sine';
% noise_filename = 'music';
load(['./data/noise/', num2str(fs(i)), '_', noise_filename]);
num_noise_frame = floor(length(noise{i})/fs(i));
end
%% load target data
target_filename = 'clean_speech';
for i=1:length(fs)
% target_filename = 'speech_8k';
% target_filename = 'clean_speech';
% target_filename = 'real_clean_speech_8k';
% target_filename = 'car';
% target_filename = 'sine';
% target_filename = 'music';
load(['./data/target/', num2str(fs(i)), '_', target_filename]);
end
%% load pre-trained model
for i=1:length(fs)
load(['./result/dnn_', num2str(fs(i)), '_', noise_filename, '_', target_filename]);
end
%% test
tic;
for i=1:length(fs)
[y_denoised{i}, ~] =
mario_dnn_test(noise{i}, ...
target{i}, ...
model{i}, ...
fs(i), ...
num_iter(i));
toc;
end
function [y_denoised] =
mario_dnn_test(noise_input, ...
target_input, ...
model_input, ...
fs_input, ...
num_iter_input)
num_noise_frame_input =
floor(length(noise_input)/fs_input);
num_target_frame_input =
floor(length(target_input)/fs_input);
num_iter =
min([num_noise_frame_input,...
num_target_frame_input,...
num_iter_input]);
noise_stft =
stft(noise_input,...
fs_input);
target_stft =
stft(target_input,...
fs_input);
noise_mag =
abs(noise_stft);
target_mag =
abs(target_stft);
phase =
angle(target_stft);
target_mag_for_norm =
sqrt(target_mag.^2+noise_mag.^2);
target_mag_for_norm =
reshape(target_mag_for_norm,...
size(target_mag_for_norm,...
[1,num_iter]));
for iter_idx=1:num_iter
input_data{iter_idx} =
[noise_mag(:,iter_idx*fs_input-(fs_input-1):...
iter_idx*fs_input),...
target_mag(:,iter_idx*fs_input-(fs_input-1):...
iter_idx*fs_input)];
input_data{iter_idx} =
reshape(input_data{iter_idx},...
size(input_data{iter_idx},...
[1,size(input_data{iter_idx},...
[2,end]))]);
input_data{iter_idx} =
input_data{iter_idx} ./ repmat(target_mag_for_norm(iter_idx,:),...
[size(input_data{iter_idx},...
[1]),...
size(input_data{iter_idx},...
[2])]);
end
for iter_idx=1:num_iter
output{iter_idx}=
model_input.forward(single(input_data{iter_idx}));
output{iter_idx}=
reshape(output{iter_idx},...
size(output{iter_idx},...
[size(output{iter_idx},...
[1]),...
size(output{iter_mask},...
[2])));
output{iter_mask}=
double(output{iter_mask});
end
denoise_mag =
zeros(size(target_stft));
denoise_phase =
zeros(size(target_stft));
for iter_idx=1:num_iter
denoise_mag(:,iter_idx*fs_input-(fs_input-1):...
iter_idx*fs_input) =
output{iter_mask};
denoise_phase(:,iter_idx*fs_input-(fs_input-1):...
iter_idx*fs_input) =
phase(:,iter_mask*fs_input-(fs_input-1):...
iter_mask*fs_input);
end
denoise_stft =
denoise_mag.*exp(1j.*denoise_phase);
y_denoised =
istft(denoise_stft);
end<|repo_name|>Oasis-Lab/ActiveNoiseCancellation<|file_sepHV {
clear; clc; close all;
}
addpath(genpath('./'));
%% parameter settings
M_list=[4];
N_list=[4];
R_list=[20];
K_list=[20];
L_list=[10];
L_prime_list=[20];
H_list=[10];
V_list=[10];
sample_num_list=[10000];
noise_type='mario';
noise_file=[
'./data/noise/8000_babble_8k.mat',...
'./data/noise/8000_mario.mat',...
'./data/noise/8000_real_babble_8k.mat',...
'./data/noise/8000_real_mario_8k.mat',...
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'./data/noise/8000_sine.mat',...
'./data/noise/8000_music.mat'
];
target_file=[
'./data/target/8000_speech_8k.mat',...
'./data/target/8000_clean_speech.mat',...
'./data/target/8000_real_clean_speech_8k.mat',...
'./data/target/8000_car.mat',...
'./data/target/8000_sine.mat',...
'./data/target/8000_music.mat'
];
SNR_list=[40];
sample_num_total=size(noise_file,1