问创建Numpy FFT带通滤波器

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我有numpy.int16 (44100 2D )音频样本的2D阵列(共1376个)。每个示例都具有以下格式(示例值)：

-4 4 -5 -10 -5 -6 -11 -4 -9 -7 -10 1 -4 -8 -9 -8 -4 -13 -14 -11 -12 -4 -14 -13 -9 -2 -2 -16 -5 -4 3 -5 -4 -8 -11 -10 -12 -16 -7 -8 -14 -14 -14 -16 -17 -8-13 -9 -6 -9 -9 -8 -12 -1 -4 -8 -2 -2 -8 -8 2 1 -8 32 0 -6 0 9 0 -2 0 -1 0 -3 -1 1 -2 -2 0 -6 -1 -2 -3 5 -3 1 -1 -5-3 0 -3 0 -3 -3 -2 -1 -2 1 -4 1 -6 -3 -2 -4 1 1 -1 -6 2 -1 -2 -5 -6 -5 -6 -2 -4 -1 0 -3 -6 -4 -5 -3

整个数组被称为sample_list (是的，非常令人惊讶)

我正在尝试对频域中的样本集执行带通滤波，然后将其转换回上面的时域格式。下面的代码完美地将样本从时域转换到频域，然后再转换回时域，尽管我仍然需要对其应用带通滤波器：

import numpy as np

for samp in sample_list:

    time = np.linspace(0,1,44100) # currently not using

    float_samp = np.float32(samp)
    fft_spectrum = np.fft.rfft(float_samp)

    freqs = np.fft.rfftfreq(len(fft_spectrum), d=time[1]-time[0])  # currently not using

    ### need bandpass filter here (brickwall is fine) - 5000Hz to 8000Hz

    time_domain = np.fft.irfft(fft_spectrum)
    converted = np.int16(time_domain) 

过滤后，我计划通过Python frequency detection页面上的代码运行过滤后的样本，以找到音调的基本频率。频率检测代码目前在我的未过滤样本上工作得很好-尽管它会给我最响亮的音调的频率，而不一定是我正在寻找的音调的频率。因此我需要过滤。

砖墙过滤器是很好的，因为我正在寻找我的测试音调的时间和存在，而不一定是质量。我还担心如果不需要它们，会有额外的处理周期。

不幸的是，我不能使用Scipy和它的fft/过滤库，因为我在Android上运行代码，而Scipy不适用于我正在使用的代码平台(Kivy)。我必须严格使用Numpy库。

任何帮助/指导都是非常感谢的。