np.fft.fft()返回一个复数数组....复数的含义是什么？我想真正的部分是振幅!虚部是相移?相位角？或者别的什么!我发现数组中的位置代表频率。 最佳答案 这不是真正的编程问题，也不特定于numpy.简而言之，复数的绝对值(sqrt(x.real**2+x.imag**2)或numpy.abs())就是振幅。更详细，当您将FFT应用于数组时X(比如说，它包含函数X(t)在不同值t的多个样本)，您尝试将其表示为“平面波”exp(iwt)的总和(其中i是虚数单位，w是实值频率)具有不同的w值.也就是说，你想要类似的东西X=Aexp
我正在尝试创建一个带有8条LED的自制频谱分析仪。我遇到困难的部分是执行FFT和了解如何使用结果。到目前为止，这是我所拥有的:importopcimporttimeimportpyaudioimportwaveimportsysimportnumpyimportmathCHUNK=1024#Getsthepitchfromtheaudiodefpitch(signal):#NOTSUREIFANYOFTHISISCORRECTsignal=numpy.fromstring(signal,'Int16');print"signal=",signaltesting=numpy.fft.ff
我尝试的是用fft过滤我的数据。我有一个以500Hz记录为一维阵列的噪声信号。我的高频应以20Hz截止，低频以10Hz截止。我试过的是:fft=scipy.fft(signal)bp=fft[:]foriinrange(len(bp)):ifnot10我现在得到的是复数。所以一定是出了什么问题。什么？如何更正我的代码？ 最佳答案 值得注意的是，bp的单位大小不一定以Hz为单位，而是取决于信号的采样频率，您应该使用scipy.fftpack.fftfreq为转换。另外，如果你的信号是真实的，你应该使用scipy.fftpack.rff
在测试过程中，我注意到了一些奇怪的事情。我正在对很多向量进行FFT，有时numpyFFT函数似乎会崩溃。我对此进行了简要调试，发现某些向量长度触发了该行为。顺便说一句，我一直在运行一个脚本，令我惊讶的是，它并没有崩溃，只是花了一点时间。有没有人知道发生了什么，以及如何应对这种情况。我已经看到很多不同的FFT大小，下面只是一个例子。importnumpyasnpimporttimea=np.zeros(166400)start=time.time()audio_fft=np.fft.fft(a,len(a))print"ittook%fs"%(time.time()-start)a=np
我在使用vDSP实现FFT时遇到困难。我理解这个理论，但我正在寻找具体的代码示例。我有一个wav文件的数据如下:问题一、如何将音频数据进行FFT？问题2.如何从FFT中获取输出数据？问题3。最终目标是检查低频声音。我该怎么做？-(OSStatus)open:(CFURLRef)inputURL{OSStatusresult=-1;result=AudioFileOpenURL(inputURL,kAudioFileReadPermission,0,&mAudioFile);if(result==noErr){//getformatinfoUInt32size=sizeof(mASBD)
2016年3月15日更新请看这个项目:https://github.com/ooper-shlab/aurioTouch2.0-Swift.它已移植到Swift并包含您正在寻找的所有答案，如果您来到这里。我做了很多研究并学到了很多关于FFT和AccelerateFramework的知识。但经过几天的实验，我有点沮丧。我想在图表中播放期间显示音频文件的频谱。对于每个时间间隔，它应该在X轴上通过FFT计算的每个频率(在我的例子中为512个值)在Y轴上显示以db为单位的幅度(由红色条显示)。输出应该是这样的:我用1024个样本填充缓冲区，只提取左声道作为开始。然后我做所有这些FFT的事情。到
FFT解释FFT（FastFourierTransform，快速傅立叶变换）是离散傅立叶变换的快速算法，也是我们在数字信号处理技术中经常会提到的一个概念。在大学的理工科课程中，在完成高等数学的课程后，数字信号处理一般会作为通信电子类专业的专业基础课程进行学习，原因是其中涉及了大量的高等数学的理论推导，同时又是各类应用技术的理论基础。为什么需要FFT？FFT(快速傅立叶变换)是离散傅立叶变换的快速算法.傅立叶变换的物理意义在哪里？傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中
如何在GoogleGo中对图像进行FFT？GoDSP库(github.com/mjibson/go-dsp/fft)具有一个具有以下签名的2DFFT函数:funcFFT2Real(x[][]float64)[][]complex128如何将图像从标准go图像类型转换为float64？这是正确的方法吗？这是一个linktothedocumentation. 最佳答案 您有两种选择，都涉及复制像素。您可以使用方法providedbytheImageinterface，即At(x,y)或者您可以将图像断言为image数据包提供的图像类型之
我正在使用Atmel的AT91SAM9G20处理器为嵌入式Linux系统开发C/C++软件。我需要使用Linux用户空间程序使用定点(或浮点)数学快速计算FFT。我知道汇编器可能是实现的方式，并且在使用gcc编译器进行编译时可能需要一个额外的-mpcu开关。进行此实现的最佳方法是什么？是否有任何好的书籍引用资料或优化的FOSS库可用？我必须实现一些算法，这些算法也需要多次应用小FFT长度(即1024点)，我想知道某些库(例如kissfft)是否也能正常工作。我也对长FFT长度感兴趣，因此下面答案中建议的FFTW也能很好地工作。除了这个问题，我还想知道在ARM9Linux用户空间程序中如
受HerbSutter精彩演讲的启发Notyourfather'sC++，我决定用Microsoft的VisualStudio2010再看一下最新版本的C++。Herb声称C++“安全且快速”的说法让我特别感兴趣，因为我编写了很多对性能至关重要的代码。作为基准，我决定尝试用多种语言编写相同的简单FFT算法。我想出了以下使用内置complex类型和vector集合的C++11代码:#include#includeusingnamespacestd;//MustprovidetypeorMSVC++barfswith"ambiguouscalltooverloadedfunction"do
