我是FFT的新手,我试图通过手动尝试测试来理解Python代码。我测试的原因是为了一步一步地理解FFT。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.fft import fft, fftfreq
n = 1000 #Number of samples on x axis
Lx = 100 #Time period in seconds
omg = 2.0*np.pi/Lx #Frequency is in cycles per second. Multiplying by 2π gives the frequ
好的,所以我正在创建一个Android音频可视化应用程序。问题是,我从getFft()方法中得到的并不是谷歌所说的应该产生的结果。我将源代码追溯到C++,但我对C++或FFT还不太熟悉,无法真正理解正在发生的事情。
我将尝试在这里包括所需的一切:
/**
* Returns a frequency capture of currently playing audio content. The capture is a 8-bit
* magnitude FFT. Note that the size of the FFT is half of the specified capture
我使用大胆产生一个10赫兹的音调,48千赫采样和1秒的持续时间。然后用下面的脚本加载它来绘制FFT图:
from scipy.io import wavfile
from scipy.fftpack import fft, fftfreq
import matplotlib.pyplot as plt
from pydub import AudioSegment
import numpy as np
wav_filename = "\\test\\10Hz.wav"
samplerate, data = wavfile.read(wav_filename)
total_sam
我想将fft应用到我的时间序列数据中,提取最低的5个主频率分量,用于预测每个时间序列末尾的y值(细菌计数)。我的代码如下:
df = pd.read_csv('/content/drive/My Drive/df.csv', sep=',')
X = df.iloc[0:2,0:10000]
dft_X = np.fft.fft(X) # What should I fill in for argument n?
print(dft_X)
print(len(dft_X))
plt.plot(dft_X)
plt.grid(True)
plt.sh
我试图找到在wav文件中说话的人的频谱,但在那之前,我想我尝试用一个简单的200 of音频文件来做这个。在下面的代码中,我读取200 on文件并在屏幕上绘制它。注意:200 of文件的采样率为192000。我的块体大小是1/10,所以每19200个样本就有一个
from scipy.io import wavfile
import numpy as np
### This is just for drawing
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
### Above is for
我正在分析时间序列数据,并希望提取5个主要的频率成分,并用作训练机器学习模型的特征。我的数据集是921 x 10080。每一行都是一个时间序列,总共有921行。
在探索可能的方法时,我遇到了各种函数,包括numpy.fft.fft、numpy.fft.fftfreq和DFT .我的问题是,这些函数对数据集做了什么,这些函数之间的区别是什么?
对于Numpy.fft.fft,Numpy docs状态:
Compute the one-dimensional discrete Fourier Transform.
This function computes the one-dimensiona
我想建立两个随机噪声信号采样2.5Gsa/s在频率范围200 but 20 but,时间的信号5us,并计算它的fft,但我有一个问题。谢谢你的帮助,代码是
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plot
from scipy import signal
from scipy import fft
import pandas as pd
t = np.arange(0, 5e-6, 4e-10)
s1 = 1e-8*np.random.normal(0, 1, 12500)
s2 = 1e-8*np.random.
我正在实现本文中的方法:
其主要思想是使用一组来自10s视频的帧(N=300)测量心脏脉冲,因此帧速率等于30 fps。
red = [item[:,:,0] for item in imgs]
green = [item[:,:,1] for item in imgs]
blue = [item[:,:,2] for item in imgs]
red_avg = [item.mean() for item in red]
green_avg = [item.mean() for item in green]
blue_avg = [item.mean() for item in blue