두 제품의 차이점은 무엇입니까? 이미지 행렬이 있고 그것을 fftw_complex 연속 배열로 전개 했습니까? fftw_plan_dft_2d 또는 fftw_plan_dft_1d 중 어느 것을 선택해야합니까? 둘 다 시도했지만 두 가지의 동작이 상당히 다릅니다. 나는 설명서를 읽으려고했지만 그 차이점과 사용법에 관해서는 많이 알지 못했습니다.
나는 stft 주파수 데이터를 다른 stft 주파수 데이터와 비교하려고합니다. 나는 stft method를 사용할 수는 있지만 stft frequency data를 추출하는 방법을 모른다. 여기에 내 데이터가있다. from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
파이썬에서 이산 푸리에 변환 (DFT)을 사용해야하고 (역 DFT) 얻은 결과가 약간 이상해 보입니다. 따라서 작은 예제를 시도해 보았습니다. 실수 (수학 또는 코딩 인 경우). from __future__ import division
import numpy as np
from pylab import *
pi = np.pi
def f(x):
이 이미지를 세그먼트로 나누고 싶습니다. (나는 단지 꿀벌 만 갖고 싶습니다. 레이블이없는 100 개의 이미지가 있습니다). 나는 최선의 방법은 꿀벌들이 특정한 빈도를 가진 것처럼 보이기 때문에 빈틈없는 영역을 사용하는 것이라고 생각합니다. 하지만 어떻게해야할지 모르겠습니다. 올바른 주파수를 찾는 방법? 아니면 더 나은 방법을 생각해보십시오. 미리 감사드립
this 링크에서 무료로 사용할 수있는 예제 프로젝트를 실행하고 싶습니다. 이것은 간단한 FFT 라이브러리이며 컴파일러가 필요 없습니다. 여기에는 필수 헤더 파일과 .c 파일이있는 예제 c 파일이 있습니다. Vivado SDK에서 실행하려고하면 fft와 ifft의 여러 정의 오류가 발생합니다. 이 예제를 SDK 내에서 어떻게 실행할 수 있습니까? 내가 한
처음으로 게시, 위대한 커뮤니티 주셔서 감사합니다! AudioKit을 사용 중이며 마이크 입력에 주파수 가중 필터를 추가하려고하므로 AudioKit AKFFTTap에서 나오는 값을 이해하려고합니다. 난 그냥 dB로 변환 FFT 버퍼를 인쇄하려고 현재 내가 약 -128 0의 범위에 이르기까지의 값을 기다리고 있었다,하지만 난 거의의 이상한 값을 얻고있다 fo
iam matlab에 코드를 자바로 변환하고 나는 X = ifft(___,symmetric)에 비해 matlab에서 보통 X = ifft(___) 함수의 차이점을 이해하지 못한다. MATLAB Docs 그들은 쓰기 : 거의 켤레 대칭 벡터를 들어, 역 푸리에는 출력이 진짜 있도록 보장하는 '대칭'옵션을 지정하여 빠르게 변환 계산할 수 있습니다. 즉, FFT
tensorflow에서 fft를 사용하고 싶습니다. 그러나 numpy와 tensorflow에서 각각 FFT 함수를 사용할 때 결과가 다른 것을 발견했습니다. 입력 어레이의 크기가 크고, 특히 import tensorflow as tf
import numpy as np
aa = tf.lin_space(1.0, 10000.0, 10000)
bb = tf
파이썬에서 고속 푸리에 변환에 문제가 있습니다. 신호의 저주파 및 고주파 전력을 추출하고 싶습니다. 나는 다음과 같은 예를 보았다 : Y = np.fft.fft(signal)/n #Calculate FFT
Y = Y[range(n/2)] #Return one side of the FFT
lf = np.trapz(abs(Y[(frq>=0.04) & (fr