MATLAB 如何在频域中实现 Ram-Lak 滤波器(Ramp filter)?
我有一个任务来实现一个 Ram-Lak 过滤器，但几乎没有给出关于它的信息(除了看 fft、ifft、fftshift、ifftshift). 我有一个正弦图，我必须通过 Ram-Lak 进行过滤.还给出了投影的数量. 我尝试使用过滤器 1/4 如果 I == 0(b^2)/(2*pi^2) * 0 如果我什至-1/(pi^2 * I^2) 如果我是奇数 b好像是截止频率，跟我采
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如何使用 FFT 根据局部方向和密度调整具有不同 Gabor 滤波器的图像?
我目前正在开发一个使用 SFinGe 方法(由 Maltoni、Maio 和 Cappelli 提供)链接生成合成指纹的库:http://biolab.csr.unibo.it/research.asp?organize=Activities&select=&selObj=12&pathSubj=111%7C%7C12& 其中一个步骤要求我将不同的 gabor 过滤器应用于图像，图像中的每个
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在matlab中读取wav文件和FFT
我正在使用 Matlab，我想对之前在 Matlab 上录制的 wav 文件执行 FFT. fs = 44100;%赫兹t = 0:1/fs:1；% 秒f = 600；%赫兹y = sin(2.*pi.*f.*t);音频写入('600freq.wav'，y，fs) 这是我在 wav 文件中录制的方式.现在进入阅读和 FFT 部分: [y,Fs] = audioread('600freq.wa
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绘制声音的音高(频率)
我想将声音的音高绘制成图表. 目前我可以绘制振幅.下图由getUnscaledAmplitude()返回的数据创建: AudioInputStream audioInputStream = AudioSystem.getAudioInputStream(new BufferedInputStream(new FileInputStream(file)));byte[] bytes =
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FFT 音频输入
我想对由 AudioRecorder 记录并保存到 wav 文件的信号应用 FFT.我使用的 FFT 有一个 Complex[] 输入参数.我很困惑，从字节转换为复数除以 32768 与仅将虚部加 0 并将实部保留为字节进行转换是否有区别? 编辑: public Complex[] convertToComplex(byte[] file){int size=文件长度；双[]x=新双[大小
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AurioTouch &用于乐器调谐器的 FFT
我正在尝试编写一个简单的调音器(不，不是要制作另一个调音器应用程序)，并且正在查看 AurioTouch 示例源(有没有人尝试评论此代码??). 我担心的是，在查看频域图时，aurioTouch 似乎实际上并不能很好地工作.我在乐器上弹奏一个音符，但我没有看到一组排列整齐的小频率，在音符的适当频率处有一个弦峰. 有没有人使用过 aurioTouch 来知道底层代码是否有效，或者它是否只
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使用 FFT 的实时音高检测
我正在尝试使用 C++ 进行实时音高检测.我正在测试来自 performous 的一些代码(http://performous.org/)，因为其他一切都没有为我工作.我确信这行得通，但我无法让它发挥作用.我已经尝试了几个星期，但我一直无法让任何音高检测代码工作. 解决方案 您应该创建一个已知单一频率的数据，并通过程序运行它，看看它是否能得到正确的结果，而不是使用来自麦克风的输入.然后你可
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如何使用 C 中的 FFTW 从 PortAudio 的样本中提取频率信息
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为什么在构建音频信号的功率谱时需要对样本应用窗函数?
我已经多次发现 遵循指南 获取音频信号的功率谱: 收集 N 个样本，其中 N 是 2 的幂 对样本应用合适的窗函数，例如汉宁 将加窗样本传递给 FFT 例程 - 理想情况下，您需要一个实数到复数的 FFT，但如果您只有一个复数到复数的 FFT，则为所有虚输入部分传递 0 计算 FFT 输出区间的平方幅度 (re * re + im * im) (可选)计算每个幅度平方输出 bin 的
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如何过滤 FFT 数据(用于音频可视化)?
我正在查看这个 网络音频 API 演示，这本好书 的一部分 如果您查看演示，fft 峰值会平稳下降.我正在尝试使用 minim 库对 Java 模式下的处理做同样的事情.我在 doFFTAnalysis() 方法并尝试用 minim 复制它.我还尝试移植 abs() 如何处理复杂类型: /26.2.7/3 abs(__z):返回__z的大小.00565 模板00566 内联_Tp00567
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Java中使用FFT算法的音频频谱分析
我想用 Java (ME) 分析音频文件的频谱.我想像一些媒体播放器那样绘制频谱.但有些地方我不明白: FFT 算法的输入，我必须从音频文件中获取.我现在不知道它叫什么，它是什么，更重要的是，我不知道如何得到它. 输出:如果输入是一个数组(范围?)我得到另一个数组，它的范围是:0-1，对(或不是)?那么我与它有什么关系呢? 解决方案 除了 FFT 之外，您还需要一些额外的步骤.这已
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您如何分析 PCM 或 WAV 样本的基频?
我有一个样本保存在 DirectX 的缓冲区中.它是从乐器演奏和捕获的音符样本.我如何分析样本的频率(就像吉他调音器那样)?我相信涉及 FFT，但我没有指向 HOWTO 的指示. 解决方案 FFT 可以帮助您找出频率在哪里，但它不能准确地告诉您频率是什么.FFT 中的每个点都是一个“bin".频率，因此如果您的 FFT 中有一个峰值，您所知道的就是您想要的频率位于该区间或频率范围内的某个位
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使用 FFT 和 Complex 类获取频率 wav 音频
问了很多，但我仍然坚持在Android上实现FFT类我需要使用 FFT 处理我的音频数据... 我已经在这里阅读了几乎相同的问题如何我可以使用 FFT 从 PCM 获取频率数据吗在这里如何从fft结果中获取频率?还有更多的问题，但即使在我尝试给出的答案之后仍然找不到答案...... 我正在使用的 FFT 类:http://www.cs.princeton.edu/introcs/97d
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从 iPhone 上的音频流中获取赫兹频率
从 iOS 上的音频流(音乐)获取 Hz 频率值的最佳方法是什么?Apple 提供的最好和最简单的框架是什么?提前致谢. 解决方案 SO 上经常会问这样的问题.(我在这里回答了一个类似的问题)所以我写了一个小教程，里面的代码你甚至可以在商业和闭源应用程序.这不一定是最好的方式，但这是很多人都理解的方式.您必须根据“每个短音乐片段的赫兹平均值"的含义对其进行修改.例如，您是指基本音高还是频率
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Python 中频谱图的 FFT
我将如何使用 Python 从 WAV PCM 文件中读取频率峰值，然后能够生成它的图像，用于频谱图分析? 我正在尝试制作一个程序，允许您读取任何音频文件，将其转换为 WAV PCM，然后找到峰值和频率截止. 解决方案 Python 的 wave 库 将让您导入音频.之后，您可以使用numpy进行FFT音频. 然后，matplotlib 制作了非常漂亮的图表 - 绝对可以与 M
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FFT 图像变换的输入和输出应该是什么?
我尝试使用 Java 中的 FFT Cooley-Tukey 算法获取灰度图像的频谱.我不知道如何形成算法的输入以及使用输出中的哪些值来形成光谱图像. 目前我的输入是一个复数数组，其中 Re = 8 位灰度域中像素的值，Im = 0；运行算法后，我获得了另一个复数数组，其中实部有很多超出 [0,255] 范围的值，虚部为 0.我试图从实数数组模 256 创建一个图像. 这是光谱的外观:
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频域中的图像卷积
我想在频域中将 Lena 与其自身进行卷积.这是一本书的摘录. 暗示了卷积的输出应该如何: 我编写了以下应用程序来实现频域中两个图像的卷积.我遵循的步骤如下: 将 Lena 转换为复数矩阵. 应用 FFT 以获得复数矩阵. 逐个元素地将两个复杂矩阵相乘(如果这是卷积的定义). 对乘法结果应用 IFFT. 输出似乎没有达到预期: 这里有两个问题: 输出仅包含黑色背
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在傅里叶域中使用内核卷积图像
我在图像和卷积核周围使用零填充，将它们转换为傅立叶域，然后将它们反转回来以获得卷积图像，请参阅下面的代码.然而，结果是错误的.我期待一个模糊的图像，但输出是四个移位的四分之一.为什么输出错误，我该如何修复代码? 输入图像: 卷积结果: from PIL import Image,ImageDraw,ImageOps,ImageFilter将 numpy 导入为 np从 scipy
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OpenCV中的逆傅立叶变换
我是 OpenCV 和图像处理算法的新手.我需要在 C++ 中的 OpenCV 中进行逆离散傅立叶变换，但我不知道如何.我在互联网上搜索，我没有找到答案.我正在使用此页面中的此代码在我的程序中进行傅立叶变换:http://opencv.itseez.com/doc/tutorials/core/discrete_fourier_transform/discrete_fourier_transfor
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使用 FFT 的 Matlab 模板匹配
我在 Matlab 的傅立叶域中为模板匹配而苦苦挣扎.这是我的图片(艺术家是 DeviantArt 上的 RamalamaCreatures): 我的目标是在负鼠的耳朵周围放置一个边界框，就像这个例子(我使用 normxcorr2 执行模板匹配): 这是我使用的 Matlab 代码: 清除所有；关闭所有;模板 = rgb2gray(imread('possum_ear.jpg'));
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