Szybka transformata Fouriera jest wydajnym algorytmem do obliczania dyskretnej transformaty Fouriera (DFT) i jej odwrotności.
W odpowiedzi na poprzednie pytanie stwierdzono, że należy zeruj pad na sygnały wejściowe (dodaj zera na końcu, aby co najmniej połowa fali była „pusta”) Jaki jest tego
Bardzo łatwo jest odfiltrować sygnał, wykonując na nim FFT, zerując niektóre pojemniki, a następnie wykonując IFFT. Na przykład: t = linspace(0, 1, 256, endpoint=False) x = sin(2 * pi * 3 * t) + cos(2 * pi * 100 * t) X = fft(x) X[64:192] = 0 y = ifft(X) Komponent wysokiej częstotliwości jest...
Muszę wykonać korelację krzyżową dwóch plików audio, aby udowodnić, że są one podobne. Wziąłem FFT dwóch plików audio i mam ich wartości widma mocy w osobnych tablicach. Jak powinienem kontynuować ich korelację krzyżową i udowodnić, że są do siebie podobne? Czy jest na to lepszy sposób? Wszelkie...
Szukałem tunera gitarowego w sklepie z aplikacjami na Androida. Znalazłem aplikację tunera, która twierdziła, że jest szybsza niż inne aplikacje. Twierdził, że może znaleźć częstotliwość bez użycia DFT (szkoda, że nadal nie mam adresu URL do tej specyfikacji). Nigdy o tym nie słyszałem. Czy...
Jestem dość nowy w DSP i przeprowadziłem badania dotyczące możliwych filtrów wygładzających dane akcelerometru w pythonie. Przykład rodzaju danych, których doświadczam, można zobaczyć na poniższym obrazie: Zasadniczo szukam porady, jak wygładzić te dane, aby ostatecznie przekształcić je w...
Po pierwsze, jestem nowy w DSP i nie mam w tym prawdziwego wykształcenia, ale rozwijam program do wizualizacji dźwięku i reprezentuję tablicę FFT jako pionowe paski jak w typowej wizualizacji widma częstotliwości. Problem, który miałem, polegał na tym, że wartości sygnału audio zmieniały się zbyt...
To pytanie zostało przeniesione z przepełnienia stosu, ponieważ można na nie odpowiedzieć w procesie przetwarzania stosu wymiany sygnałów. Migrował 8 lat temu . Fast Fourier Transform wykonuje O(NlogN)O(NlogN)\mathcal O(N \log N) operacji, podczas gdy szybko WAVELET...
Jakie różnice lub inne kryteria mogą pomóc w podjęciu decyzji między użyciem nakładania-dodawania i nakładania-zapisywania do filtrowania? Zarówno nakładanie-dodawanie, jak i zapisywanie-nakładanie są opisane jako algorytmy do szybkiego konwertowania strumieni danych za pomocą FFT za pomocą jąder...
Jestem nowy w przetwarzaniu sygnałów, a zwłaszcza w FFT, dlatego nie jestem pewien, czy robię tutaj właściwe rzeczy, i jestem nieco mylony z wynikiem. Mam dyskretną funkcję rzeczywistą (dane pomiarowe) i chcę ustawić na niej filtr dolnoprzepustowy. Wybranym narzędziem jest Python z pakietem numpy....
Tło: Pracuję nad aplikacją na iPhone'a (wspomnianą w kilku innych postach ), która „słucha” chrapania / oddychania, gdy ktoś śpi i określa, czy występują oznaki bezdechu sennego (jako wstępny ekran „laboratorium snu” testowanie). Aplikacja wykorzystuje przede wszystkim „różnicę widmową” do...
Pracuję nad prostą aplikacją internetową, która pozwala użytkownikowi nastroić gitarę. Jestem prawdziwym początkującym w przetwarzaniu sygnałów, więc nie oceniaj zbyt mocno, jeśli moje pytanie jest niewłaściwe. Tak więc udało mi się uzyskać częstotliwość podstawową za pomocą algorytmu FFT i w tym...
Jeśli mam sygnał, który jest ograniczony czasowo, powiedzmy sinusoidę, która trwa tylko sekund, i biorę FFT tego sygnału, widzę odpowiedź częstotliwościową. W tym przykładzie byłby to skok przy głównej częstotliwości sinusoidy.TTT Teraz powiedzmy, że biorę ten sam sygnał czasu i opóźniam go o...
Używam tej specgram()funkcji matplotlibdo generowania spektrogramów plików fal mowy w Pythonie, ale wynik jest zawsze znacznie gorszej jakości niż to, co może wygenerować moje normalne oprogramowanie do transkrypcji, Praat. Na przykład następujące połączenie: specgram(...
Widmo mocy sygnału można obliczyć biorąc kwadrat wielkości jego transformaty Fouriera. Będąc osobą audio, sygnałem zainteresowania byłby dla mnie szereg czasowy. Czym ta reprezentacja różni się od PSD (gęstość widmowa mocy) i, co ważne, w jakich praktycznych sytuacjach należy użyć PSD zamiast...
Czytam ten artykuł i wprawia mnie w zakłopotanie liberalne użycie przez autora „rozdzielczości częstotliwości” w odniesieniu do algorytmu Goertzela. Podstawowe pytanie: czy użycie algorytmu Goertzela faktycznie zapewnia większą rozdzielczość częstotliwości w określonym zakresie zainteresowania,...
Mam zestaw piosenek, dla których wyodrębniłem spektrogram wielkości za pomocą okna Hamminga z 50% nakładką. Po wyodrębnieniu spektrogramu dokonałem pewnej redukcji wymiarowości za pomocą analizy głównych składników (PCA). Po zmniejszeniu go do niższej wymiarowości zrekonstruowałem spektrogramy z...
Próbowałem google i wikipedia-go, ale nie otrzymałem odpowiedzi poza „to dlatego, że częstotliwość sygnału wejściowego znajduje się między dwoma pojemnikami”. Rozumiem, że to jest powód, ale nie rozumiem, dlaczego wyciek wydaje się rozciągać na kilka sąsiednich pojemników, a nie tylko na jeden...
Wszystkie typowe funkcje okna innego niż prostokątne wydają się być symetryczne. Czy zdarza się, że przed FFT ktoś chciałby użyć niesymetrycznej funkcji okna? (Powiedz, czy dane po jednej stronie przysłony FFT były uważane za nieco ważniejsze niż dane po drugiej lub mniej zaszumione itp.) Jeśli...
W większości przykładów i kodu FFT, który widziałem, wynik (wielkości częstotliwości) operacji DFT do przodu jest skalowany przez N - tzn. Zamiast dawać ci wielkość każdego przedziału częstotliwości, daje ci N razy wielkość. Operacyjnie dzieje się tak po prostu dlatego, że DFT oblicza się, biorąc...
Ok, płaskość widmowa (zwana również entropią Wienera) jest zdefiniowana jako stosunek średniej geometrycznej widma do jego średniej arytmetycznej. Wikipedia i inne źródła podają spektrum mocy . Czy to nie jest kwadrat transformaty Fouriera? FFT wytwarza „widmo amplitudy”, a następnie wyliczasz to,...