如何将频域图转换为时域图
频域图和时域图是信号处理领域中常用的概念。频域图展示了信号在不同频率下的能量分布情况，而时域图展示了信号在时间上的变化情况。
要将频域图转换为时域图，可以通过进行逆傅里叶变换（Inverse Fourier Transform）来实现。傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学变换，逆傅里叶变换则是将频域信号转换回时域信号。
以下是一种将频域图转换为时域图的一般步骤：
- 获取频域图数据：首先，需要获取频域图的数据，通常以频率和幅度的形式表示。
- 进行逆傅里叶变换：使用逆傅里叶变换算法，将频域图的数据进行逆变换，得到相应的时域图数据。
- 可视化时域图：根据得到的时域图数据，可以使用合适的工具或编程语言进行可视化，绘制出时域图。
通过将频域图转换为时域图，可以更直观地观察信号在时间上的变化情况。这在音频、视频、图像处理等领域具有重要的应用价值。
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希望以上信息能对您有所帮助！
相关·内容
我想将字节数组转换为wav文件。
MyAudioFile *audioFile = [[MyAudioFile alloc]init];
OSStatus result = [audioFile open:@"MySound" ofType:@"wav"];
int numFrequencies=16384;
int kNumFFTWindows=10;
OouraFFT *myFFT = [[OouraFFT alloc] initForSignalsOfLength:numFrequencies*2 andNumWindows:kNumFFTWind
浏览 0提问于2011-02-16得票数 1
MATLAB中的'conv‘和'fftfilt’函数有什么不同？
我读到conv是在时域中完成的，而fftfilt首先使用重叠-加法进行FFT，然后在频域中进行乘法。然而，我不确定这些不同的方法将如何影响结果(因为我认为时域中的卷积与频域中的乘法是相同的)，以及何时应该使用一种方法而不是另一种方法？
浏览 5提问于2011-10-14得票数 4
2回答
时间域上的零点感
、、、、
我有一个与Radon变换相关的任务，它包含一个子任务，它使用DFT重采样。
让我们考虑515像素长度的非周期性离散信号(图1)(例如，像素串)。在我的重采样实现中包含以下步骤：
循环左移(图2)。向中心添加零点，以使信号长度变为2^n (在我们的例子中，1024-515 =我们必须加的509个零)(图3)。从这个信号中得到DFT (图4)。循环右移。(用于将低频移至中心)(图5)
Fig.1
Fig.2
Fig.3
Fig.4
Fig.5
主要问题是：
为什么我们必须执行信号的循环移位，并在中心加零点？(我假设信号是周期性的)零加法使DFT谱内插，对吗？(我问，有
浏览 4提问于2012-06-10得票数 6
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如何将采样率频率除以10个频带进行均衡。例如，我有一个音频pcm，频率为44100 hz，每个样本1字节。我如何了解哪个样本与指定的波段相关。以及如何将样本划分为波段。
你能给我解释或链接吗？
浏览 1提问于2012-11-29得票数 0
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我在Matlab中得到了一些频域上的小波。然后通过傅立叶变换ifft2将其在时域上进行小波变换。小波在时域和频域的大小与图像的大小相同。它们都是矩阵。 问题是： 如何使用时域中的滤波器对图像进行滤波，或者将时域中的滤波器转换为可以将图像相乘的东西？通常，时域中的滤波器通过卷积对图像进行滤波。但是我从频域通过小波变换得到的滤波器的大小与图像相同。它似乎不能卷积。 X = imread('barbara.jpg');
shearletSystem = SLgetShearletSystem2D(0,size(X,1),size(X,2),scales);
%the size
浏览 53提问于2020-09-17得票数 0
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假设我们有以下信号：
计算在1 kHz采样的100 Hz正弦波的均方根电平.
t = 0:0.001:1-0.001;
X = cos(2*pi*100*t);
它的光谱是
plot(periodogram(X));
现在，如果我想计算峰值的大小，我知道正弦波模型的均方根(RMS)和振幅之间有某种关系，形成这个位置。
例如:假设峰值至峰值为-1比1的正弦波的均方根为0.707。这可用于推断任何均方根振幅= 0.707 x峰值振幅。峰值振幅= 1.414×均方根振幅。
我能计算
y=rms(X);
它是否意味着峰值ampltide=1.414*rms(X)？在这种情况下，我得到了
浏览 3提问于2014-02-27得票数 0
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我想用Python制作音频频谱分析器。我使用了音频库，我正在用麦克风读取流。每次读取时，我都会得到4410个值，然后使用numpy转换成数字，然后将它们绘制到游戏屏幕上。它看起来是这样的： (图是倒过来的)我的代码是这样的：
import pyaudio, math, struct,pygame, numpy
pa = pyaudio.PyAudio()
#open audio stream
stream = pa.open(input_device_index=1,rate=44100,format=pyaudio.paInt16,channels=2,input=True)
#r
浏览 7提问于2017-06-10得票数 1
我有两个数据集，我想在MATLAB中使用cpsd函数使用交叉功率谱密度图进行分析。有了cpsd的复杂输出，我想知道如何才能从中获得振幅信息。我知道我可以通过angle(Pxy)得到相位信息，但我不知道如何提取振幅信息。谢谢
浏览 0提问于2014-07-01得票数 1
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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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如何在FFT程序中表示一个使用声波(正弦波，1000 in，3秒，-3dBFS，44.1 FFT)？程序的输入是振幅和采样率的列表。
我的意思是如何将声音文件(例如: XYZ.wav文件)转换为快速傅立叶变换的输入，其中一个输入参数需要获取由振幅和其他输入参数组成的.dat文件，还需要获取采样率，如果需要的话。
浏览 2提问于2018-10-18得票数 1
我对信号应用不同的窗口，然后使用MATLAB中的fft函数获得频率响应。这个想法是为了隔离信号的峰值，消除噪声和混响。
不同窗口：
我的频率响应：
放大峰值：
我不明白为什么会有差异的原因，特别是我使用Gaussian得到的峰值(图3)。我知道使用标准差小的Gaussian可以消除噪声，获得更清晰的信号。
这一切为什么要发生？你们能给出一个科学的解释吗？
谢谢。
浏览 0提问于2018-02-01得票数 0
这是一个理论问题，如果在另一个网站上问得更好，你能不能提供这个网站，而不是关闭这个问题(我会删除这个问题)。我知道meta.stack..。是关于网站的问题，但不知道该去哪里问一般的理论问题。
我知道Shannon定理告诉我们，如果每个正弦周期至少有2个样本，我们就有足够的信息来重建正弦波，Nyquist定理告诉我们，我们应该以最高频率进行采样，但我对从非正弦波中得到这个频率感到困惑。周期性的标准不是相同活动的重复吗？语音很少是正弦波，所以当把语音从模拟转换成数字时，奈奎斯特定理是如何实现的(例如，我们如何知道频率)？
浏览 4提问于2017-09-21得票数 1
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我想做一个信号的傅里叶逆变换。我用这个
fftw_plan_dft_c2r_1d
然而，输出向量需要是双倍的。问题是，信号的IFFT不是给出了复数结果吗？
浏览 4提问于2016-02-11得票数 1
我想问一下，是否有一种方法可以在固定大小的块中使用WebAudio API处理音频，然后可以访问这些块。OfflineAudioContext似乎不支持这种情况，它只在构造函数中设置的持续时间内处理一次图。我想到的用例是可视化现场音频。我最初的想法是使用一个实时音频上下文和一个离线上下文。两者都会处理相同的音频图。离线图将以不同的采样率运行，并且只用于提供呈现的缓冲区以供可视化。
我已经读过，在启动呈现时创建一个新的OfflineAudioContext必须由许多浏览器上的用户输入触发。
浏览 3提问于2019-05-04得票数 2
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我正在尝试做一个简单的频率分析器VST插件，使用的是用于Delphi的Tobybears模板。
我遇到的问题是，我似乎找不到任何文档或信息，关于如何从主机接收到的音频数据块中获取表示不同频率的值数组之类的东西。
有没有人知道该怎么做？
此外，每当我尝试使用DelphiASIOVst库时，我的VST主机都会崩溃，这是另一个用于定制VST的库。
谢谢!
浏览 0提问于2012-09-24得票数 0
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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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我正试图在Xilinx Virtex 7上将一个16位输入数据流与Dirac Delta转换。
更具体地说，我不想将输入流乘以时间域中的余弦，而是将输入流与频域中的以下表达式进行转换: F(f) = 0.5 * (delta(f - f0) + delta(f + f0))
有谁知道如何实现这一点吗？实际上，对于我的问题，唯一可能感兴趣的Xilinx核是FIR编译器，但我不知道如何将函数F(f)表示为这个IP核的“系数”输入。
编辑:数学上，由于目标卷积只涉及狄拉克代尔塔斯，可能有一个较短的方法来避免卷积，简单地计算输入函数在点f0。但我不知道如何实现这一点。
提前谢谢你
浏览 3提问于2015-05-25得票数 1
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我有时间域数据，它以0和1的形式具有二进制标签，我也将FFT应用于所有的特征和标签。问题是我的输出标签现在不再是二进制的了。如何解决这一分类问题？
浏览 0提问于2019-04-25得票数 0
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我知道两个信号的卷积的傅里叶变换是它们的傅里叶变换(convolutional theorem)的逐点乘积。我想知道的是，在已知的情况下，卷积可以有意义地应用于频域中的傅立叶变换信号(例如，时间序列或图像)，以充当滤波器，而不是与方阵相乘。此外，是否有增加时域大小的滤波器的已知应用，即在频域中的矩阵是矩形的，然后应用逆FT返回时域？特别是，我对这种深度学习方法的已知例子很感兴趣。
浏览 14提问于2020-06-23得票数 0
我试着用scipy.signal.spectogram创建了一个量级的谱图。不幸的是，我没有让它工作。 我的测试信号应该是一个频率为400 Hz、振幅为1的正弦信号。频谱图的幅度结果似乎是0.5而不是1.0。我不知道问题出在哪里。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal
# 2s time range with 44kHz
t = np.arange(0, 2, 1/44000)
# test signal: sine with 400Hz amplitude 1
x = np
浏览 22提问于2019-10-12得票数 2
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我看到了很多文献，他们说通过使用fft可以达到更快的卷积。我知道人们需要从结果中得到fft和ifft，但我真的不明白为什么使用fft可以使卷积更快？
浏览 0提问于2013-01-30得票数 4
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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
1回答
在Matlab中，我有一个600秒长的信号，并在500秒内对其应用了快速傅立叶变换(快速傅立叶变换)，使用No=1024样本(4.096秒的数据)，以获得基频的振幅(频域中的市长尖峰)。然而，当它与时域中的振幅值进行比较时，我注意到它的值要低得多。这如下图所示：
可以看出，频域中的幅度几乎比时域的幅度低一个量级。我在其他部分和信号中也做了同样的测试，但从来没有得到正确或合理的值。
生成图形的主要代码段如下所示：
%Substract the mean from the signal W, where W(su,1) is the time vector, and W(su,
浏览 5提问于2019-07-10得票数 0
1回答
我有一个原始的ecg信号，它包含时间上的复数值(实数和虚数)。现在，我必须清除该信号，去除噪声，并使信号变平。
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
3回答
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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方波频率表示法
、、、
这是信号的新手，我对方波的频率表示感到困惑。如果我错了，请纠正我，周期方波是由奇次谐波正弦波组成的，它是基频的倍数，在频域中，这只表示基频的每个奇数倍的递减脉冲。正弦函数与方波有什么关系？方波的正确频谱表示是什么？谢谢!
浏览 3提问于2016-02-28得票数 0
通过在16x16数据集中设置某些模式的真实分量，我正在手动初始化2d频域中的状态。然后我执行一个2d IDFT来获取真实的域数据。这一切都如预期的那样起作用。
然后，我对实际域数据执行DFT，以返回(应该是)与我手动初始化的相同的频率模式。然而，他们回来的时候，他们的振幅减半，他们的垂直频率“镜像”。为了说明：
输入模式：
k1，0：32 + 0i
k2，0：16 + 0i
k3，0：8 + 0i
k4，0：4 + 0i
IDFT -> DFT后的输出模式：
K1，0：16 + 0i
K2，0：8 + 0i
K3，0：4 + 0i
K4，0：2 + 0i
k12，0：2 + 0i
k13
浏览 2提问于2020-09-17得票数 1
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使用VB.net进行推介
、、、
我想在任何时候得到一首歌的音高。我计划稍后存储这些投球。我怎么能读到说...一个mp3文件或wav文件，以便在某一点上播放音高？
下面是一个可视化的示例：
假设我想要得到这首歌这里的音高。
如果可以的话，谢谢！
浏览 0提问于2011-04-12得票数 1
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2回答
用32768点快速傅立叶变换(？)，用0.025s长的Hamming窗计算了44100 an采样音频信号的谱图。以下是我的困惑：
44100*0.025 ~= 1103样品为<< N=32768，
然而，我的经验是，这个高N参数显着地提高了光谱图的分辨率。
所以我的问题是怎么回事？？
从令人敬畏的解释中，我可以得出结论，32768点FFT通常意味着它的间隔为1秒，实际上，函数(我所用的)提到它将样本截断/衬垫到N，所以我假设它将我的小1103矢量填充到一个32768长的向量中，以便能够计算FFT。
这就是真正发生的事吗？这是否能提高分辨率，虽然只有前1/32的信号是
浏览 2提问于2011-06-28得票数 1
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我是FFT的初学者，我正努力在MATLAB中学好FFT。但是我对FFT的概念和时域和频域的差异有疑问。我有两个问题，如果有人能帮我解决，我将不胜感激。
1- DFT可以在时域和频域实现？时域和频域采样的区别是什么？
2-我想做阶跃函数的离散傅立叶变换( t=45秒和时域采样间隔是0.01秒)谁能帮我写这个代码在MATLAB中？
谢谢,
浏览 2提问于2015-06-03得票数 0
从任务中：
使用MATLAB中的fft例程来找出myecg.csv文件中的每分钟拍数。这个信号的采样周期是0.00192秒，信号在数字范围内的衰减为10 (你要做什么才能把信号的适当的幅度)？
所以基本上我得拿到BPM了。我能够成功地读取相应的心电图，得到y(t)的傅里叶变换谱和单边振幅谱，但我不知道如何将这些信息联系起来得到BPM。
这是信号的图像：
到目前为止，这是我的代码：
浏览 1提问于2019-05-23得票数 0
1回答
我试图了解这个FFT算法是如何工作的。
def _fft(cSeq: Seq[Complex], direction: Complex, scalar: Int): Seq[Complex] = {
if (cSeq.length == 1) {
return cSeq
}
val n = cSeq.length
assume(n % 2 == 0, "The Cooley-Tukey FFT algorithm only works when the length of the input is even.")
val evenOddPairs
浏览 1提问于2015-05-30得票数 1
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我有一个整数数组(int_16)，它包含一个Wav文件的所有音频数据。现在我想得到它的“频域”表示，并添加1000赫兹噪声。
我读过很多数学，但在C中还没有找到真正的实现这个问题的方法。
我只想发现：
哪个是合适的库(FFTW?)
如何将FFT应用于我的数组(我可以使用哪个函数)
我获得了什么样的数据以及它们代表了什么？
如何增加1000 how的噪声和重建新的Wav
谢谢你！！
浏览 1提问于2013-06-12得票数 0
1回答
我想生成一些图表来说明使用傅立叶变换进行时间序列分析的缺点。我的目标是证明两个明显非常不同的信号具有非常相似的形状的光谱。首先，我创建了我的系列：
t = 0:.01:2;
y = sin(2.*pi.*5.*t)+sin(2.*pi.*10.*t);
r1 = find(t <= 1);
r2 = find(t > 1);
y2a = sin(2.*pi.*5.*t(r1));
y2b = sin(2.*pi.*10.*t(r2));
y2 = [y2a,y2b];
figure(1);
subplot(211);
plot(t,y,'k');
subplo
浏览 3提问于2012-12-09得票数 1
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我输入到R中的fft()函数的一系列波的均方根都在10E-2量级，但是傅立叶系数对于所有波(从0.3到15)都有很大的不同。 我看过其他的fft函数，比如periodogram()，系数保持不变。 没什么特别的，只是将一系列的y值导入到fft函数中，然后取模数。 result <- abs(fft(df)) 输入数据和输出转换的示例如下所示： ? ? 假设正弦波的均方根/振幅与傅立叶系数的大小之间存在直接相关性，这是不是不正确？ 提前谢谢。
浏览 27提问于2019-03-25得票数 1
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4回答
matlab图像频域滤波
、、、
例如，我有一个任意的过滤器：
H = 12*(sin(PI*u)*cos(PI*v))
如何将此滤镜应用于图像？我在互联网上搜索的关于应用滤波器的内容，就像是使用matlab内部滤波器模型，而不是这个。
我是图像处理的新手，谢谢你的帮助。
浏览 0提问于2013-11-27得票数 1
2回答
我是第一次在DSP上工作的软件工程师。
我正在成功地使用FFT库来产生频谱。我还理解FFT在输入和输出方面是如何工作的，特别是两个输出数组的内容：
现在，我的问题是，我正在阅读一些新的研究报告，建议我提取：“能量，方差和FFT系数的和”。
“FFT系数”是什么？这些是上面所示的真实和想象阵列的值吗？(据我理解)，它们与组成余弦和正弦波的振幅相对应吗？
FFT系数的“能量”是多少？这是统计术语还是DSP术语？
浏览 4提问于2011-08-25得票数 11
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当我们要加密音频文件(wav/mp3)时，为什么加密是在频域进行的？我研究了一些音频加密方法，它们使用傅立叶变换，然后在频域中进行加密。为什么我们不从wav/mp3文件中获取数据(int/float)，对其进行加密，然后将其写回wav/mp3文件？频域加密有什么优势吗？
我找到的一些音频加密算法：
浏览 26提问于2019-07-09得票数 1
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我有点不确定如何处理这个问题，因为这对我来说是一个新的话题，所以我的代码的任何指导都将非常感谢。我有一组脑电图记录(18949条脑电图记录，采样率为500 nV，记录格式为nV)。我正在尝试从数据中创建一个频率与电压的关系图，但到目前为止我还没有成功。
我的代码如下：
data = pd.read_csv('data.csv')
data = data['O1']
Fs = 500.0
Ts = 1.0/Fs
t = np.arange(len(data)) / Fs
n = len(data) # length of the signal
k = np.ar
浏览 3提问于2017-02-23得票数 2
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我试图用以下代码从有13个MFCC的音频文件中提取MFCC特性：
import librosa as l
x, sr = l.load('/home/user/Data/Audio/Tracks/Dev/FS_P01_dev_001.wav', sr = 8000)
n_fft = int(sr * 0.02)
hop_length = n_fft // 2
mfccs = l.feature.mfcc(x, sr=sr, n_mfcc=13, hop_length=hop_length, n_fft=n_fft)
但这表明了这一警告。这意味着什么，我该如何摆脱它
浏览 1提问于2019-07-08得票数 3
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我用C#包装器ohLibSpotify从Spotify流媒体播放音乐，然后用NAudio播放。现在，我正在尝试为我收到的数据创建一个频谱可视化。
当我从libspotify获取数据时，会调用以下回调：
public void MusicDeliveryCallback(SpotifySession session, AudioFormat format, IntPtr frames, int num_frames)
{
//handle received music data from spotify for streaming
//format: audio format f
浏览 1提问于2014-04-01得票数 1
我是matlab的新手，我有一个关于物体位置的传递函数1/(ms^2+ds)，该物体受到推力、阻力和重力的作用。我想要估计m和d，我有时域的输出数据，但我不确定如何使用matlab来估计m和d。我尝试过以下几种方法： x = data %position in time domain
np = 2;
nz = 0;
sys = tfest(x,np,nz);
sys.Denominator 我收到以下错误消息"Error using tfest“"tfest”命令不能用于时间序列数据。请考虑使用"ar“、"arx”或"armax
浏览 26提问于2021-10-24得票数 0
我想使用numpy FFT2模块。
例如，我在离散网格x=(0,1,2,3,4,5)，y=(0,1,2,3,4,5)，z=exp(x+y)中有函数的值，所以我的代码如下
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.linspace(0,5,6)
y=np.linspace(0,5,6)
xmesh,ymesh=np.meshgrid(x,y)
z=np.exp(xmesh+ymesh)
plt.scatter(xmesh.ravel(),ymesh.ravel(),z.ravel())
plt.show()
这显示了图像，如
浏览 2提问于2014-10-14得票数 1
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我正在尝试建立一个iOS应用程序，我有一个单声道输入(实时从麦克风)和双声道脉冲响应，这需要实时卷积与单声道输入和脉冲响应，并将提供一个输出，这是双声道输出(立体声)。有没有办法在iOS上用苹果的音频工具箱做到这一点？
浏览 0提问于2018-07-01得票数 1
2回答
用时间信号加权法
、、
我试着解决这个问题已经有几个星期了，但我似乎无法解决这个问题。任务很简单:我从微频中得到电压信号，最后我想知道在dB(A)中它有多响亮。有这么多问题，我甚至不知道从哪里开始。让我们从我的想法开始。
我把电压信号转换成pascal中的信号。
用FFT对信号进行处理，这样我就知道要处理的是哪个频率。
然后我应该对它实现A-加权，但是由于我用Pa处理我的值，所以我不能只是乘以或添加我的A-加权。
带着iFFT回到我的时间信号。
从爸爸到dB。
计算RMS，我就完成了。(希望)
主要的问题是A加权法.我真的不知道如何在实时信号上实现它？由于FFT导致复值，所以我也对此感
浏览 6提问于2021-01-22得票数 1
1回答
音频数据均衡器
、、、、
我有一个mp3文件，所以我需要播放它，并显示一个均衡器(如附图)。
因此，播放并不是问题，但我不知道如何根据频率来测量当前播放样本的dBs的功率。
通过哪些步骤可以获得数据以显示当前示例的dBs？
就像我猜的那样，我需要在不同的频率上获得一些能量，对吗？
以下是我想要达到的目标的例子：
浏览 10提问于2015-01-01得票数 2
是否可以从iOS中当前播放的曲目中读取频谱数据？例如，使均衡器类似于iTunes中的均衡器？
浏览 0提问于2012-04-10得票数 2
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我已经使用AVFoundation框架录制了一个声音。它播放得很好，但它包含了很多周围的噪音。
我需要消除这种噪音，同时放大声音以增加音量。
有没有人可以帮我写一些示例代码。或者请指导我如何才能继续下去。
浏览 0提问于2013-06-11得票数 4
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我想要一个大约大小为70-80k的字节数组，并将它们从时域转换到频域(可能使用DFT)。到目前为止，我一直在跟踪wiki并得到了这个代码。
for (int k = 0; k < windows.length; k++) {
double imag = 0.0;
double real = 0.0;
for (int n = 0; n < data.length; n++) {
double val = (data[n])
* Math.exp(-2.0 * Math.P
浏览 3提问于2011-07-29得票数 1
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📷
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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