我的主要目标:找到通过AVAudioRecorder引入的噪音的频率。我遵循了这个:http://www.ehow.com/how_12224909_detect-blow-mic-xcode.html我已经阅读了很多关于如何检测频率的问题。这些答案中的大多数都说，“使用FFT!”然后提问者会说，“哦，太棒了!”。我的问题是，你如何从这里得到:-(void)levelTimerCallback{[recorderupdateMeters];constdoubleALPHA=0.05;doublepeakPowerForChannel=pow(10,(0.05*[recorderpeak
我对vDSP_zrip和AudioUnit的使用和配置有疑问。事实上我配置AudioUnit以将打包数据保存为float。我创建了一个循环缓冲区，当这个缓冲区已满时，我计算了一个fft。我有一个结果，但我不明白为什么fft输出不好(参见图)音频单元配置://describeformatAudioStreamBasicDescriptionaudioFormat;audioFormat.mSampleRate=44100;audioFormat.mFormatID=kAudioFormatLinearPCM;audioFormat.mFormatFlags=kAudioFormatFla
1.原理关于fft的相关知识，在之前的文章中，有过介绍，这里不再具体介绍，可以参考学习。从傅里叶级数（FS）到傅里叶变换(FT)最后到离散傅里叶变换（DFT）_小张爱学习哦的博客-CSDN博客_fs傅里叶级数FFT原理（基2DIT-FFT）及C语言编程思路及实现_小张爱学习哦的博客-CSDN博客_c语言实现fft原理 总结下来：就是要硬件实现上图这个蝶形流图。2.硬件需要考虑的问题及处理思路关于旋转因子问题：旋转因子是一个复数运算，可以通过欧拉公式转换成实部虚部分别为两个三角函数的值。对于已知点数的蝶形图，旋转因子具体值是已知的，因此，可以通过前期使用matlab计算出来，这样就可以减少硬件的
我正在尝试使用此算法进行快速傅里叶变换。当我复制它时，我的编译器在vDSP_vsmul()函数内部的sqrt()函数上窒息。enterlinkdescriptionhere的第41行错误提示找不到接受类型为“([(Float)])”的参数列表的sqrt的重载。任何人都知道这部分功能试图做什么？该代码似乎试图取float数组的平方根，这看起来很奇怪，我只能假设它曾经能够在ios8.4之前编译，因为Surge库非常受欢迎。该函数如下所示:importAccelerate//MARK:FastFourierTransformpublicfuncfft(input:[Float])->[Flo
第一次发帖，感谢伟大的社区!我正在使用AudioKit并尝试向麦克风输入添加频率加权滤波器，因此我试图了解AudioKitAKFFTTap的输出值。目前我正在尝试打印转换为dB值的FFT缓冲区foriin0..我原本期望值的范围在大约-128到0之间，但我得到了将近-200dB的奇怪值，当我对着麦克风吹气以找出读数时，它只达到了大约-60。我没有正确处理这个问题吗？我假设从EZAudioFFT引擎输出的值是简单的幅度值，并且正常的dB转换数学会起作用。有人有什么想法吗？提前感谢您对此问题的任何讨论! 最佳答案 您需要添加self.f
我正在尝试绘制图像的2DFFT:fromscipyimportfftpack,ndimageimportmatplotlib.pyplotaspltimage=ndimage.imread('image2.jpg',flatten=True)#flatten=Truegivesagreyscaleimagefft2=fftpack.fft2(image)plt.imshow(fft2)plt.show()但是我得到了TypeError:Imagedatacannotconverttofloat。如何绘制图像的二维FFT？ 最佳答案
我编写了一个python代码，使用Weierstrass变换平滑给定信号，这基本上是归一化高斯与信号的卷积。代码如下:#Importingrelevantlibrariesfrom__future__importdivisionfromscipy.signalimportfftconvolveimportnumpyasnpdefsmooth_func(sig,x,t=0.002):N=len(x)x1=x[-1]x0=x[0]#defininganewarrayywhichissymmetricaroundzero,tomakethegaussiansymmetric.y=np.lin
这可能是一个非常幼稚的问题，但在这里。我想计算函数f(x)的傅立叶变换。所以我定义了一个numpy数组X并通过向量化函数f。现在，如果我计算这个数组f(X)的FFT，它不会像我在一张纸上做的那样是f(x)的傅立叶变换。例如，如果我计算高斯的FFT，我应该得到一个高斯或一个实部非常类似于高斯的数组。这是代码。请让我知道我必须更改什么才能获得通常的傅里叶变换。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpN=128x=np.linspace(-5,5,N)y=np.exp(-x**2)y_fft=np.fft.fftshift(np.fft.fft(
我在时域中有一个ordinarydifferentialequation，如下所示:C*du/dt=-g*u+I其中I=A*t/tau*exp^(1-t/tau)在freq域中:u(w)=I(w)/(g*(1+C/g*j*w))j是复数sqrt(-1)因此，我可以通过使用fastFouriertransform(u(t))进入freq域，然后再使用fft来获取ifft。代码:t=np.linspace(0.,499.9,5000)I=q*t*np.exp(1-t/Tau_ca)/Tau_cau1=np.fft.ifft(np.fft.fft(I)/(G_l*(1.+1.j*(C_m/G
我一直在使用FFT，目前正在尝试使用FFT从文件中获取声音波形(最终对其进行修改)，然后将修改后的波形输出回文件。我得到了声波的FFT，然后对其使用了反FFT函数，但输出文件听起来一点也不对。我没有对波形进行任何过滤-我只是测试获取频率数据，然后将其放回文件中-它听起来应该是一样的，但听起来却大不相同。此后我一直致力于此项目，但尚未获得预期的结果。输出的声音文件嘈杂(既响亮又原始文件中不存在的额外噪音)，并且来自一个channel的声音泄漏到另一个channel(之前是静音的)。输入声音文件是立体声、2声道文件，声音仅来自一个声道。这是我的代码:importscipyimportwav
