In order to draw meaningful conclus

In order to draw meaningful conclusions from the data, we must use the proper normalization. The method that makes the most sense in our case is the second normalization, because it accounts for the fact that the long and short time samples have a different number of data points. Overall, the patterns of harmonics look similar for both long and short time samples. From this observation, we conclude that it is reasonable to use short time FFTs with our specified parameters for violin pitch detection.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพื่อดึงข้อสรุปความหมายจากข้อมูล เราต้องใช้เกี่ยวกับการปรับสภาพที่เหมาะสม วิธีการที่เหมาะสมที่สุดในกรณีของเราคือ ปรับสภาพสอง เนื่องจากบัญชีจริงยาวและเวลาสั้น ๆ ตัวอย่างมีจำนวนจุดข้อมูล โดยรวม รูปแบบของเสียงดนตรีลักษณะคล้ายทั้งยาวและสั้นเวลาตัวอย่าง จากการสังเกตนี้ เราสรุปว่า ก็เหมาะสมใช้เวลาสั้น ๆ FFTs กับพารามิเตอร์ของเราที่ระบุสำหรับการตรวจจับระยะห่างของไวโอลิน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อที่จะได้ข้อสรุปที่มีความหมายจากข้อมูลที่เราจะต้องใช้การฟื้นฟูที่เหมาะสม วิธีการที่เหมาะสมที่สุดในกรณีของเราคือการฟื้นฟูที่สองเพราะมันบัญชีสำหรับความจริงที่ว่าตัวอย่างเวลาที่ยาวและระยะสั้นมีจำนวนที่แตกต่างกันของจุดข้อมูล โดยรวม, รูปแบบของการประสานดูคล้ายกันสำหรับทั้งสองตัวอย่างเวลาที่ยาวและระยะสั้น จากการสังเกตนี้เราสรุปว่ามันมีเหตุผลที่จะใช้ FFTs เวลาสั้น ๆ กับพารามิเตอร์ที่กำหนดไว้สำหรับการตรวจสอบของเราไวโอลินสนาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อหาข้อสรุปที่มีความหมายจากข้อมูลที่เราต้องใช้บรรทัดฐานที่ถูกต้อง วิธีที่เหมาะสมที่สุดในกรณีของเราคือการฟื้นฟูที่สอง เพราะบัญชีมัน ความจริงที่ยาวและสั้น อย่างเวลามีตัวเลขที่แตกต่างของจุดข้อมูล โดยรวมแล้ว รูปแบบของฮาร์มอนิก มีลักษณะคล้ายคลึงกัน ทั้งยาว และสั้น ตัวอย่างนะ จากการสังเกตนี้ สรุปได้ว่า มันสมเหตุสมผลที่จะใช้เวลาสั้น ๆ ffts ด้วยพารามิเตอร์ที่กำหนดสำหรับไวโอลินเสียงการตรวจสอบ