我正在使用Accelerate框架中的vDSP在来自网格的二维数组中执行fft2d操作。问题是我得到一个虚部为0的数组，它与使用pylab.fft2的python中的相同操作不匹配。如果我增加数组大小，结果不会为零但无论如何都不匹配，所以我做错了。有人可以帮我吗？这是我的第一个堆栈溢出问题，但我现在被困了两个星期。这是网格(本例为4x8)[[1.80485138784544e-35,2.61027906966774e-23,1.26641655490943e-14,2.06115362243857e-09,1.1253517471926e-07,2.06115362243857e-09
我正在尝试进行快速傅里叶变换。我的计算基于Surge.我无法获得正确的结果。当我获取1000赫兹声音的fft时，我得到看起来像这样的东西。.当我使用相同的语气并使用python时，我得到的东西看起来更正确.python代码如下所示:importnumpyasnpimportscipy.io.wavfileimportnumpy.fftimportmatplotlib.pyplotaspltFILENAME='beep.wav'fs,data=scipy.io.wavfile.read(FILENAME)data=data[:801]spacing=1/float(fs)freq=num
几天来我一直被这个问题困扰，几乎浏览了所有相关的StackOverflow页面。通过这个，我现在对什么是FFT及其工作原理有了更深入的了解。尽管如此，我在将它实现到我的应用程序中时遇到了极大的困难。简而言之，我想做的是为我的应用程序制作一个频谱可视化工具(类似于this)。从我收集到的信息来看，我很确定我需要使用声音的大小作为我的酒吧的高度。因此，考虑到所有这些，目前我能够一次分析整个.caf文件。为此，我使用了以下代码:letaudioFile=try!AVAudioFile(forReading:soundURL!)letframeCount=UInt32(audioFile.le
我在DFT函数的Surge实现中产生了不兼容的结果；我正在使用Surge实现，这对我来说似乎很简单。当我计算虚拟数据的幅度时，我得到:varxx=[1.0,0.0,1.0,0.0,0.0,1.0,0.0,0.0,0.0,1.0]{0.6,0.082842712474619,0.2,0.482842712474619,0.2,0.482842712474619,0.2,0.082842712474619,0.0,0.2}“如果它在一个域中是实数，则它在另一个域中是共轭对称的”之后似乎是错误的当我做同样的事情时:在Mathematica中:x={1.,0.,1.,0.,0.,1.,0.,0
FFT输出的值意味着什么？我正在使用AudioKit的FFT算法(为Swift编写的框架)，当我对AudioNode(麦克风声音)进行fft运算时，它会给我一个包含fft数据的变量。它是512个位置(0到511)的变量。当我这样做时，它会给我非常小的结果，比如0.00004231甚至2.41233e-7，有时是2.41233e-12。这些值意味着什么？我的想法:index0:0-xHz1:x-2xHz2:2x-3xHz::::andsoon...EacharrayhastheAmplitudevalueofthatposition.我说的对吗？如果不是，请向我解释。这对我有很大帮助。
目录源码FFT.cFFT.h使用方法效果其他部分的代码main.c普中51-单核-A2STC89C52KeiluVisionV5.29.0.0PK51Prof.DevelopersKitVersion:9.60.0.0算法来自FFT算法的使用说明与C语言版实现源码——原作者：吉帅虎速度更快的版本见C语言实现的FFT与IFFT源代码，不依赖特定平台移植十分简单，不依赖其他库，可自定义点数源码FFT.c/*********************************************************************快速傅里叶变换C程序包函数简介：此程序包是通用的快速傅里叶
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭2年前。Improvethisquestion我正在寻找一个可以接受大量音频数据并返回给定频带内随时间变化的平均振幅的库。我已经在comp.dsp上问过这个问题，但我很清楚，获得使用基本FFT库自行构建它的知识将需要比我现在更多的时间和精力当下。这是我的原始问题，更详细:http://groups.google.com/group/comp.dsp/browse_thread/thread/e04f78d439e
我在Python和MATLAB中都有一个包含复数的向量(可以在here中找到)。我正在计算ifft-transformationwithifft()在MATLAB中使用np.fft.ifft()在Python中。我的问题是我从中得到了两个完全不同的结果，即虽然Python中的向量很复杂，但它不是在MATLAB中。虽然MATLAB中的某些组件为零，但Python中没有。这是为什么？fft版本按预期工作。最小值在1e-10左右，即不会太低。 最佳答案 实际上，它们是相同的，但Python以极高的精度显示了虚部。虚部显示的数值约为10^{
我试图理解numpyfft函数，因为我的数据缩减行为很奇怪。但是现在我已经转换了两个正弦的简单和，我得到了奇怪的结果。我的峰值非常高，零附近有几个点宽，其余部分变平。有人知道我可能做错了什么吗？importnumpyasnpfromnumpyimportexp,sqrt,pi,linspacefrommatplotlibimportcmimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipyasspimportpylab#fouriertdata=np.arange(5999.)/300datay=3*np.sin(tdata)+6*np.sin(2*tdata)
看看这个答案:PythonScipyFFTwavfiles技术部分很明显并且可以工作，但是我有两个理论问题(下面提到的代码):1)为什么我必须规范化(b=...)帧？如果我使用原始数据会发生什么？2)为什么我应该只使用一半的FFT结果(d=...)？3)为什么我应该abs(c)FFT结果？也许由于对WAV格式或FFT的理解不足，我遗漏了一些东西，但是虽然这段代码工作得很好，但我很乐意理解它为什么工作以及如何充分利用它。编辑:回应@Trilarion的评论:我正在尝试编写一个简单的、不是100%准确但更像是概念验证的SpeakerDiarisation在Python中。这意味着获取一个w
