如何计算信号的能谱?
我从理论上知道，给定信号的能谱是傅里叶平方系数的总和. 如果我具有相应傅立叶系数的实部和虚部，该怎么办?给定信号的能谱等于(实部+虚部)^ 2的和 解决方案 不太正确.您想要: sum of fft_result_magnitudes^2 这是: sum of (sqrt(real_part^2 + imaginary_part^2)^2 这是: sum o
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[portaudio]传输和检测频率-Windows
我是portaudio的新手，我看了“如何提取频率..."问题，但我仍然希望获得一些帮助. 我需要传输一个频率(使用扬声器)，然后我想检查该频率是否已传输(在麦克风中捕获)，当然我想使用portaudio进行发送和检测. 另外，我不知道如何使用fft进行检测，因为我看到了记录示例，并且他们使用了SAMPLE数据类型，并且使用此数据类型，他们可以找到最大幅度，我可以使用它来查找频率吗? 提前 t
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使用FFTWLib(C#):找不到libfftw3-3.dll
我正在尝试使用Tamas Szalay的 FFTW的C#端口在Visual C#2010中，当我尝试使用FFTW中的函数(在本例中为fftw.malloc)时，出现了以上错误.如果我将dll手动移动到项目的/bin/debug/文件夹中，该错误就会消失，但随后我会得到 An attempt was made to load a program with an incorrect format
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初级FFT系数与低通滤波器
我正在处理信号处理问题.我正在提取一些功能以供分类器使用.在这些功能中，有前5个FFT系数之和.如您所知，初级FFT系数实际上指示信号的低频分量有多大.这与低通滤波器的效果非常接近. 在这里，我怀疑计算FFT以获取前5个系数是否是不必要的任务.我认为应用低通滤波器只会消除低频分量，并且不会对主要FFT系数产生重大影响.但是，为了不使用FFT提取相同的信息(包含在前五个FFT系数中)，可能还有
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从PSD python计算时间序列
我有一个看起来像这样的信号频谱PSD: PSD的频率范围是np.linspace(0,2,500).我想将此频谱转换为600s的时间序列.代码如下所示: def spectrumToSeries(timeSeries,frequency,psdLoad): ''' Function that gicen a PSD converts into a time serie
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在SWIFT中使用C ++ FFT代码
我有C ++ FFT代码(粘贴在下面). 在C ++中，当我在main()中输入RL_Input = {1,2，-3,4}，IM_Input = {-4,3,2,1}时，我得到的答案为RL_Output = {4， 6，-8，2}，IM_Output = {2，-4，-6，-8}. 我想从SWIFT调用此C ++代码.因此，在SWIFT中，我想做如下事情: let (RL_
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GSL快速傅立叶变换-双值高斯?
我要做的就是评估高斯的傅立叶变换(当然是测试)，但是我得到的是一个双值函数，如下图所示.当您仔细观察高斯的尾部时，您会发现FFT返回的值实际上在正负之间振荡，从而使DFT看起来是“双值". 为什么会这样?有没有办法解决这个问题(当然不只是画复数模)? #include #include #include
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使用FFT进行模板匹配
任何人都可以解释如何使用FFT执行模板匹配.模板小于原始图像. 1.在任何地方都声明必须用零填充模板.怎么做的.是将其添加到图像的底部和右侧，还是均匀地添加到整个图像周围. 谢谢. 解决方案 您正在使用傅立叶变换来计算互相关.就这么简单. 围绕模板的所有侧面执行填充.这是因为标准的快速傅里叶变换只能在2 ^ n大小的数据大小上运行，因此模板和图像的大小必须为2 ^ n * 2
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快速傅立叶变换Javascript
我需要像numpy(python)中的FFT这样的FFT函数，该函数仅占用一个列表(长度不一定是2的幂). 我使用了dsp.js，但是它需要缓冲区大小和缓冲区大小必须为2的幂，但是我的数据长度为500. 有没有非音频专有的库? 还是应该在数组末尾添加0? 解决方案 您绝对可以用零填充以达到所需的大小.请参阅此参考: http://www.bitweenie.com/listin
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NAudio Waspi环回Goertzel
更新#2: 我一直在弄乱代码，我唯一的问题是，当声音通过麦克风出现时，它正在检测频率，但是算法根本不起作用.我要求它为500Hz，即使在该频率下发出 NO 声音，它的输出功率水平也更高.下面的代码(我看到这篇文章并没有引起太多关注，因此为什么我会不断更新) private void button3_Click(object sender, EventArgs e) {
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在Javascript中使用FFT计算音频文件的平均幅度
我目前正在参与一个项目，我想在该项目中找到任何给定AAC文件中给定音频数据的平均幅度.我目前正在将文件读取为数组缓冲区，并传递给Uint8Array. var dataArray = new Uint8Array(buffer) 然后，我建立了两个数组，一个是实数(包含音频数据)，另一个是虚数(包含全零)，然后将它们传递给FFT.然后，将音频数据放入新的数组中，以便不再将数组中的数字视为
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vDSP:FFT功能是否包括窗口化?
我正在使用vDSP实现算法. 1)进行FFT 2)取绝对值平方的对数(可以用查找表完成) 3)进行另一次FFT 4)取绝对值 我不确定在运行FFT之前是否应该通过窗口函数将输入的数据扔出去. vDSP_fft_zrip(setupReal, &A, stride, log2n, direction); 那是我的FFT函数 我是否需要先通过vDSP_hamm_window
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Web音频分析器节点-定期运行
我想使用在特定频率上检测音频信号(摩尔斯电码)网络音频.我使用分析器节点的getFloatFrequencyData函数检索频率数据. 现在的问题是:使用setInterval()定期采样频率数据还不够规则:回调比预期的要早或晚执行几毫秒. 我如何才能每隔几毫秒定期准确地获取分析仪的频率数据?我更喜欢使用内置分析仪节点的FFT功能，而不是借助例如手动处理音频数据的方法. Goertze
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FFT吉他调音器应用-不正确的频率
我一直在研究吉他调音器应用程序.我了解到FFT对于这种应用是一个不好的选择.但是，随着截止日期越来越近，我的原始规格说明中指定使用此算法.所以很不幸，我坚持了下去. 感谢您对以前的问题的解答以及该博客的使用: http://blog.bjornroche.com/2012/07/frequency-detection-using-fft-aka-pitch.html 我有一个应用程序，
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如何知道基本频率正确地被fft/lomb-scargle检测到?
我正在使用两种方法fft和lomb-scargle来查找时序点的周期. 但是，即使对于相同的数据集，基本频率也会发生很大变化. 仅当我微调采样率时，我才能得到正确的结果. br/ 如何选择两种方法的参数以获得一致的基频. 如何知道结果是可靠的? 解决方案 最近的“了解腰腿car牙的周期图- 可以在到arxiv的链接是一个很好的参考如何选择正确的参数集以及如何测试结果是否可靠
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在PHP中计算FFT以获取数字数组
我有一组数字数组，显示在下面的代码中.我想做的是在数组中的每个数字上用PHP计算FFT.我在网络上遵循了一些示例 http://www.jasonbailey.net/stuff/php-fast-fourier-转换-fft-brighton-php-october-2013/作为我的FFT计算代码的一部分. $result_data = array(1,2,3,4,5,6,7,8
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FFT值错误?
随机构建一个非常简单的声谱分析仪. 给出以下python代码: http://rosettacode.org/wiki/Fast_Fourier_transform#Python 像这样实现: import math from cmath import exp, pi def fft(x): N = len(x) if N
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从FFT数据创建波形数据?
您可能会注意到，我真的是python和声音处理的新手.我(希望)使用python以及logfbank和mfcc函数从wave文件中提取了FFT数据. (logfbank似乎提供了最有希望的数据，mfcc的输出对我来说有点奇怪). 在我的程序中，我想更改logfbank/mfcc数据，然后从中创建wave数据(并将它们写入文件).我真的没有找到有关从FFT数据创建波形数据的过程的任何信息.你们
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手动FFT不能给我与FFT相同的结果
import numpy as np import matplotlib.pyplot as pp curve = np.genfromtxt('C:\Users\latel\Desktop\kool\Neuro\prax2\data\curve.csv',dtype = 'float', delimiter = ',') curve_abs2 = np.empty_like(curve
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有人可以解释fft的输出在MATLAB中意味着什么吗?
>> fft([1 4 66]) ans = 71.0000 -34.0000 +53.6936i -34.0000 -53.6936i 有人可以根据上面的结果解释吗? 解决方案 EDIT 好吧.我省略了2倍.更新后的答案如下... FFT算法快速计算的离散傅立叶变换假定长度N的输入数据是周期信号的一个周期.周期为2*pi rad.输出点的频率由2*n
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