我没有得到想要的输出,它切断了较低的频率。不管我把它设置为“低”还是“高”。
import numpy as np
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
def butter_filter(data, butterCutoffFreq, order=1):
b, a = signal.butter(order, butterCutoffFreq, 'low', analog=True)
y = signal.lfilter(b, a, data)
return y
"
我有一个表示虚拟环境中的X和Z坐标的time serie。
X = np.array(df["X"])
Z = np.array(df["Z"])
X坐标和Z坐标都包含来自不同源的噪声。为了滤除噪音,我想用傅里叶变换。经过一些研究,我使用了来自的代码对我的数据进行去噪。
def fft_denoiser(x, n_components, to_real=True):
n = len(x)
# compute the fft
fft = np.fft.fft(x, n)
# compute power spectrum dens
我正在编写一个小代码来学习Matlab上的信号处理。我有一个.wav的声音和一些噪音,我只是想消除噪音。我试过了下面的代码,但是噪音没有被正确去除。我的想法是做一个剪切带滤波器,以消除不同的噪声成分上的fft。经过大量的研究,我不知道我的问题在哪里。这里我的代码:
clear all;
clc;
close all;
% We load and plot the signal
[sig,Fs] = audioread('11.wav');
N = length(sig);
figure,plot(sig); title 'signal'
% FFT of
在空域使用了imnoise的传递函数“运动”。现在我试着在频域上反卷积,但它不起作用!!我的密码在这里:
clc
close all
clear
display('Welcome to wiener and invert reconstruction image ...');
path = input('Enter pictures path:','s');
info=imfinfo(path);
resolution=info.Width*info.Height;
i=imread(path);
if strcmpi(info.Colo