wav 파일의 주파수 스펙트럼을 플로팅하려하지만 주파수 스펙트럼이 항상 다음과 같은 시간 도메인 신호와 일치하는 것처럼 보입니다. import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def plot(data):
plt.plot(data, color='steelblue')
plt.figure()
루프가 감소 된 2D 치수 DFT 함수를 작성하고 싶습니다. 내가 구현하려고하는 이산 푸리에 변환입니다 : 변환의 분리 성 속성 (실제로는 지수 함수)를 사용하여, 우리는 두 개의 1 차원 DFT의 곱으로이를 작성할 수 있습니다. 그런 다음 변환의 행 (아래의 행렬 wM)과 열 (행렬 wN)에 대한 지수 항을 계산할 수 있습니다.이 f = imread('c
cuFFT에서 오디오 신호를 변환하여 스펙트로 그램을 생성하는 데 필요한 데이터를 얻는 데 관심이 있습니다. 난 변환하기 전에 float에서 cufftReal로 변환하려고 할 때 모든 오디오 데이터를 잃어 가고있는 것 같습니다. 또한 필자의 실제 접근 방식이 올바른 결과를 얻는 데 정확하지 않다고 생각합니다. void process_data(float *h
주파수 77.5 kHz 및 진폭 2 인 사인파의 주파수 스펙트럼을 플롯하려고합니다. 제로 포인트 만 정확하지 않고 왼쪽으로 이동합니다. 내 코드 : f1=77.5e3; % frequency of the sinewave
a1=2; % amplitude of the sinewave
Fs = 1.55e6; % sampling frequency
dt=1/F
종종 신호 처리 과정에서 사람들은 fft (예 : 512, 1024, 2048)의 포인트 수에 대해 이야기하고 신호의 비트 수에 대해서도 이야기합니다. 토론의 또 다른 중요한 부분은 관심있는 신호이어야합니다. 예를 들어, 실제로 60Hz 미만의 신호에 관심이 있다면, FFT 알고리즘이 높은 주파수 (및 푸리에 계수)에서 전력을 테스트하는 것은 낭비적인 것처
나는 일부 신호 프로젝트를 진행하고 을 변경 한 후 변환하고 내가 원하는 모두는 푸리에 신호에 변환을 적용 크기 및 단계를 가져온 다음에 단계 행렬을 변경입니다 뭔가 다른 말을 phasenew 다음 크기 및 phasenew에서 신호를 얻을. 나는 x_i로부터이 매우 다르다 Getting Fourier Transform from Phase and Magnit
네덜란드에서는 새로운 해 전날 수백 명의 사람들이 부상을 입습니다. 매년 수십 명의 사람들이 불꽃 사고로 눈을 감습니다. 희생자의 대다수는 불꽃 놀이를 직접하지는 않지만 잘못된 시간에 잘못된 장소에 있습니다. 스마트 폰의 마이크를 사용하여 불꽃 놀이로 만든 사운드를 식별 할 수있는 Android 앱을 개발하고 싶습니다. 중앙 데이터베이스에서 (스마트 폰의
Matlab에서 간단한 필터의 역 푸리에 변환을 찾으려고합니다. 첫 번째 경우 (sinc 필터/"벽돌 벽"),함수를 사용하여 tinc = 0 인 중심 인 시간 영역 함수를 찾습니다. 지금은 시간을 찾으려합니다. 간단한 Chebyshev 필터의 -domain 함수. 그러나 어떤 이유로 인해 아래의 코드는 시간 축이 잘못된 임펄스 응답을 제공하는 것으로 보입니
나는 파동이 발생하는 문자열을 따라 웨이브 모션에 존재하는 고조파를 분석합니다. 이 페이지에 전시 된 것과 같은 음모를 얻으시기 바랍니다 : https://softwaredevelopmentperestroika.wordpress.com/2013/12/10/fast-fourier-transforms-with-python-the-noise-and-the-sig
프로그래밍 문제는 다음과 같습니다. 측정 결과 배열을 만들고 싶습니다. 각 결과는 평균값이 측정 결과 자체이고 표준 편차가 불확도 인 정규 분포로 설명 될 수 있습니다. 의사 코드가 될 수있다 : x1 = N(result1, unc1)
x2 = N(result2, unc2)
...
x = array(x1, x2, ..., xN)
내가 x의 FFT