为什么np.fft.rfft()不将采样率作为参数？
np.fft.rfft()是NumPy库中用于进行快速傅里叶变换的函数。它不将采样率作为参数的原因是因为傅里叶变换是一种数学变换，与采样率无关。
傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，它将信号分解为一系列正弦和余弦函数的和，得到信号在不同频率上的成分。采样率是指在一段时间内对信号进行采样的频率，它决定了信号在频域中的分辨率。
在进行傅里叶变换时，采样率会影响到频域中的频率分辨率，但它并不是傅里叶变换的输入参数。np.fft.rfft()函数的输入参数是一个一维数组，表示要进行傅里叶变换的信号。该函数会根据输入信号的长度自动确定采样率，并返回信号在频域中的频率成分。
对于频域分析来说，采样率是一个重要的参数，但它通常在信号采集的过程中确定，并不需要作为傅里叶变换函数的参数。如果需要对信号进行频域分析，并且需要考虑采样率对频率分辨率的影响，可以在进行傅里叶变换之前，先对信号进行采样率的调整或者插值操作。
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卷积滤波器在傅立叶变换信号中的应用
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for i = 1:length(K_set)
k = K_set(i);
SOS_freq_sum = SOS_freq_sum + b_k(i)*sinc(omegas/(2*pi/tau)-k);
end
SOS_filter_in_frequency = (tau/sqrt(2*pi))*((SOS_freq_sum)'
浏览 5提问于2014-12-04得票数 0
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import matplotlib.pyplot as plt
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# Number of sample points
N = 800
# Sample spacing
T = 1.0 / 800.0
x = np.linspace(0.0, N*T, N)
y = 0.5*np.cos(10*2*np.pi*x) +
浏览 30提问于2021-01-27得票数 2
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图4=根据freqz()函数滤波器的频率响应
图1=滤波应用信号的频谱
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浏览 6提问于2016-05-14得票数 1
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浏览 3提问于2014-11-30得票数 0
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1. 0 ~ 500Hz
2. 500 ~ 1000Hz
3. 1000 ~ 1500Hz
4. 1500 ~ 2000Hz
by nyquist theorem
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浏览 2提问于2020-10-21得票数 0
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这是我的代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n_on = 100
n_off = n_on
Y = np.concatenate(( np.ones(n_on), np.zeros(n_off) ))
y = np.fft.irfft(Y)
plt.figure()
plt.subplot(131)
plt.plot(Y, '.')
plt.title("Y")
plt.s
浏览 0提问于2018-04-19得票数 0
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清除心电信号
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我所知道的实现这一点的算法是快速傅立叶变换(FFT)，但它不会平坦信号，而是生成正确的傅立叶变换，但信号不是平坦的，它在两边都有很高的值。我该怎么做呢？
我是用java语言做这件事的，但我并不想要代码，只是想要一个想法的提示，或者一个算法。
谢谢!
浏览 1提问于2014-12-19得票数 0
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44100的采样率究竟是什么？
audio、pcm
我正在使用FMOD库从MP3中提取PCM。我得到了整个2声道16比特的东西，我还得到了44100 16的采样率是1秒内44100个“声音”样本。我不明白的是，16位的值到底代表什么。我知道如何在xy轴上绘制坐标，但我要绘制的是什么？Y轴代表时间，x轴代表什么？音量？这和振幅一样吗？如何确定组成此值的不同声音。我的意思是，我如何从一个16位的数字中得到一个谱。
这可能是一个单独的问题，但它实际上是我真正需要回答的问题:如何获得每25毫秒的振幅？我要取44，0.025个值，除以40 (40 *100秒=1秒)吗？这给出了1102.5个样本；那么我会把1102值输入到黑盒中，给出那个时刻的振幅吗？
浏览 1提问于2012-05-01得票数 3
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OFDMA如何工作并为无线带来好处？
router、wireless、telecommunication、wifi
有没有人能用简单的英语解释一下正交频分多址的工作原理和优点，避免使用“傅立叶”？我对许多使用“傅立叶”来解释的东西的描述感到完全困惑。(或者，如果有人能让“傅立叶”的东西更清楚地理解……)
浏览 30提问于2016-08-03得票数 0
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如何为短时傅立叶变换选择最佳窗口？
signal-processing、fft、speech
我想为不同的音频信号选择一个最佳的短时傅立叶变换窗口。对于频率范围从10 Hz到300 Hz的信号，合适的窗口大小是多少？同样，对于频率内容为2,000 Hz到20000 Hz的信号，最佳窗口大小是多少？
我知道如果窗口大小是10毫秒，那么这将给你一个大约100赫兹的频率分辨率。但是如果信号中的频率成分在100HZ到20000 Hz之间，那么10ms将是合适的窗口大小？或者我们应该选择其他窗口大小，因为信号中有20000 Hz的频率内容？
我知道傅里叶变换的经典“测不准原理”。你可以在时间上拥有高分辨率，也可以在频率上拥有高分辨率，但不能同时拥有两者。窗口长度允许您在两者之间进行权衡。
浏览 7提问于2015-04-25得票数 0
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对于给定的空间域掩模，在频域寻找等价的高斯滤波掩模
math、fft、blur、frequency、gaussian
到目前为止，我已经实现了一个完全在空间域中的高斯模糊过滤器，利用了高斯的可分性，也就是说，沿着图像的行和列应用1D高斯核。这样做效果很好。
现在，仅给定空间域的NxN卷积矩阵的大小N，我希望在频域上获得完全相同的模糊图像。这意味着我将把图像加载到一个矩阵中(numpy，我正在使用python)，对它应用FFT (然后我有G(x，y))，然后我必须在频域中有一个滤波器H(u，v)，它也类似于一些二维高斯形状，它的中心值是1.0，然后我离中心越远，它的值就会下降到0然后我在频域中进行乘法(在我必须考虑做H的中心移位之前)，然后应用iFFT。
我遇到的麻烦是要找到精确的公式(即找到sigma，即标准
浏览 1提问于2011-01-21得票数 3
2回答
频率变换:基本概念
signal-processing
我读这本书是为了理解小波。这是一份写得很好的技术性文件。
Web.iitd.ac.in/~sumeet/WEVERETTutorial.pdf
但在其第一章中，它描述了下图，并作了解释：
频率以周期/秒或更常见的名称，以“赫兹”来测量。例如，我们在美国的日常生活中使用的电力是60赫兹(世界其他地方的50赫兹)。这意味着，如果你试图绘制电流，它将是一个正弦波，在1秒内通过同一点50次。现在，看看下面的数字。第一个是3 Hz的正弦波，第二个是10 Hz的正弦波，第三个是50 Hz的正弦波。比较它们
但我无法理解X和Y轴的值代表什么。X值范围在1，-1之间，所以我假设它是信号的值，
浏览 1提问于2014-09-03得票数 0
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Android:通过fft获得更精确的频率
java、android、audio、fft、frequency-analysis
我用来分析麦克风收集的声音。然而，FFTBasedSpectrumAnalyzer创建了一个图形，而我想要一个可以放在标签中的单一频率，所以我试图通过这个公式：mFreq = (((1.0 * frequency) / (1.0 * blockSize)) * mPeakPos)/2来获得峰值的频率。我还通过这个公式得到了震级(因此也得到了峰值和峰值频率)：
int mPeakPos = 0;
double mMaxFFTSample = 150.0;
for (int i = 0; i < progress[0].leng
浏览 2提问于2015-09-10得票数 0
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我怎样才能发现油箱上的事件？
time-series、data-cleaning
📷
嗨，伙计们。我不是一个数据分析师，我需要一些方向在这方面。我正在寻找一种方法来了解燃料在一定时间范围内发生的事件，可能是一天或一个月，等等。如果消费像上面的图片将是容易的。
问题是我拥有的数据就像这张图片。
📷
考虑到我有错误的数据，我需要提供燃料和可能的燃料，这些数据可能会上升或下降。我可以看到，这些突然的变化是假的，因为它总是达到原来的价值，主要的问题是，我不知道它们将保持假多长时间。可能只是一个点或n点的缺点。
那么，如何检测这些事件(助长和可能的盗窃)，将错误计数为事件呢？我可以在这里应用什么算法或公式？
浏览 0提问于2016-10-18得票数 2
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如何在定义的频带内获得所有fft条柱的数量？
matlab、audio、fft、bins
我使用matlab软件。回答我的问题。我有一个音频信号，我正在对其应用短时傅立叶变换。我从我的信号y(audio signal)中提取了一个段(46 ms, specifially chosen)，并对其使用了FFT。然后我转到下一段，直到我的音频信号结束。
我的WAV文件有10.8526秒长。如果我的采样频率是44100 as，这意味着我的y是10.8526*fs = 478599.66，它在工作区中显示为478 6000 x2 double。
我的fft的长度是2048。我的信号在较低频段的[0 300]、mfb [301 5000]和hfb [5001 22050(fs/2)]下被区分。
浏览 0提问于2016-12-20得票数 2
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