我正在尝试使用此FFT简单地在其频域中显示WAV文件。我尝试通过设置窗口大小等的短时傅里叶变换来完成此操作。
输出是通过在JFrame上绘制像素来处理的(振幅越大,点越亮),这是我所知道的最基本的。
我尝试绘制的信号是10秒内从1000Hz到10000Hz的啁啾,带有44100Hz采样。输出应如下所示:
线性调频信号
但我的输出如下所示:
带伪影的线性调频信号
这是一种权利。。但正如你所看到的,这里有某种噪音模式。这似乎不是随机的。尝试的一件事是简单地减少像素的增益,但解决得很差:
增益降低的线性调频信号
我在这里用了汉恩过滤器。
也许我尝试的方式是错误的。所以请让我简单地解释一下:我有一个WAV文件-我删除了头文件,只是为了得到数据部分。一个10秒长、44100Hz的信号应该能给我441000个样本。我读取了2048个样本大小的块和256个样本大小的windowstep数组。每一步都将通过Hann滤波器和FFT运行,FFT被添加到像素阵列中,然后绘制像素阵列。
通过截图,我是否遗漏了一些明显的东西?我使用的FFT算法不够好吗?
如果你有进一步的信息或者我的解释不够好,请告诉我。提前谢谢你
您的对比度太高,或者颜色贴图范围太宽。尝试重新缩放并提高映射到黑色的最低FFT幅度,并减少FFT输出上的增益,以便较少的FFT映射到白色。这将消除数字和量化噪声(舍入等),并将一些放大到白色的级别恢复到绘图中的灰度范围。
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问题内容: 我有一个用于音乐和语音分析的PyQt plus pyqtgraph程序,我想绘制一个wav文件的频谱(使用scipy python软件包计算)。我可以在matplotlib中做到这一点,但是由于matplotlib的性能,我需要切换到pyqtgraph,但是我找不到任何一致的方法来将scipy.signal.spectrogram的输出绘制到pyqtgraph中 谢谢! 问题答案: S
本文向大家介绍使用python进行波形及频谱绘制的方法,包括了使用python进行波形及频谱绘制的方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 如下所示: 以上这篇使用python进行波形及频谱绘制的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持呐喊教程。
问题内容: 我有一个包含301个值的数组,这些值是从一个包含 301帧。这意味着1帧中有1个值。电影剪辑时间是30分钟 fps,实际上是10秒长 现在我想得到这个“信号”的功率谱 轴)。我试过: I also tried: 虽然我不认为这是真正的光谱。 有人能帮忙吗? 问题答案: Numpy有一个方便的功能计算频率 与FFT组件相关: 请注意,您看到的最大频率不是30Hz,而是30Hz 在功率谱中
问题内容: 我正在寻找一个可以接受大量音频数据并在给定频段内随时间返回平均幅度的库。 我已经在comp.dsp上提出了这个问题,但是对我来说很明显,使用一个基本的FFT库获得自行构建该技术的知识将比现在需要更多的时间和精力。这是我最初的问题,内容更多:http : //groups.google.com/group/comp.dsp/browse_thread/thread/e04f78d439e
我在这个网站上看到过类似的问题,但我的问题有点不同。我用来捕获音频的代码是这样的。我想简单地获取捕获的音频,并对其应用256点的FFT。 我意识到这个 将音频分解为“块”。 我使用的FFT也可以在这里找到。 我的问题是: 我想知道是否有一种方法可以将FFT应用于整个音频记录,而不仅仅是缓冲量。 我看到FFT的代码需要实部和虚部,如何从带有音频文件的代码中获取实部和虚部。