fft

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    FFTの理解と、Pythonでの適用方法が混乱しています。 a期間である(A_0, P_0, A_1, P_1, A_2, P_2, A_3, P_3, A_4, P_4, A_5, P_5) A_0 = Amplitude of the average value, "DC" \lambda = \infty component P_0 = Flat wave, so phase doesn'

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    以下は、私がメル三角フィルターバンクを作成しようとしているコードです。 私は300から8000 Hzの範囲から始め、周波数をmelsに変換してから、周波数に戻してfft_bin番号を取得します。 clear all; g=[300 8000]; % low freqncy and fs/2 for the highest frequency freq2mel=1125*log(1+(g/7

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    グラフ/チャート(スペクトル位相関数の決定)でピークを検索するために、ハミングウィンドウでFFTを実装するのに助けが必要です。現時点では、チャート上のすべてのピークをマークする方法と、フォルダからすべてのファイルを1つのチャートにロードする方法も知っています。そして今、最も重要なことは、FFTハミングウィンドウでピークを見つけることです。今私にとって最も重要なことは、これを私のスクリプトに実装する

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    私は、最初にフィルタを適用してFFTを計算しようとしているコードを理解しようとしています。 どうしているのか分かりません。誰も私にそれを説明できますか?すべての # Parameters to create the spectrogram N = 160000 # No. of frames in .wav file K = 512 step = 4 wind = 0.5 * (1 - n

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    平坦なCSVファイル(百万行+)に保存されたX、Y、Z加速度計データから優勢周波数、二次ドミナント周波数を計算したい。 data 私はnumpyのを意識ものの、scipyのダウンロードを使用しようとしている - のいずれかを行うだろう。私はX、Y、ZをSMV形式(単一マグニチュードベクトル)に変換し、これにフーリエ変換を適用し、次にfftfreqを使用して周波数を取得したいと思います - 私を打ち

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    こんにちは私は分割ステップフーリエ法を使用するのが難しいです。私は自由空間でガウスを伝播したいと仮定すると、私が使用することになってる:Fはフーリエ変換とF^-1は逆フーリエ変換である A(x,z) = F^-1 [exp((i*k^2*z)/(2*k_0))* F[A(x,0)]] をです。 私がしたいのは、プロットI(x、z = 0)、I(x、z = 3)とx-z平面の強度分布です。私は次

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    私はFFT(高速フーリエ変換)でフィルタリングされた干渉計からの信号を持っており、フィルタ自体は正常です。 今のところ、私が選択した範囲の信号をフィルタリングします。私はこれを全範囲で行うこともできますが、この信号を部分とフィルタ/分析の各部分にカットしたいのですが、それを自動的に行うか、が欲しいです。これをカットするには、おそらくいくつかのウィンドウを使用する必要がありますか? プログラムのスク

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    FFTからノイズを多く削除する方法は知っていますか?ここ は、FFTの私のコードです:私が得る import numpy as np fft1 = (Bx[51:-14]) fft2 = (By[1:-14]) # Loop for FFT data for dataset in [fft1]: dataset = np.asarray(dataset) psd

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    私は、信号のエネルギースペクトル密度を配列(これをグラフィカルに出力する)に与える離散フーリエ変換関数をPythonで記述しようとしています。私は行列の乗算を使ってこれをやっています。私のコードは小さなデータセットでは動作するようですが、処理に時間がかかります。例えば大量のデータに対してタスクを完了しないwavファイル。関数は、現在ある: from scipy.io import wavfile

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    hereのように短時間フーリエ変換を実行します。限り私は、次のオブジェクトを取得理解するよう from scipy.signal import stft f, t, Zxx = stft(data) :(1)周波数の値を含む1次元配列、(2)1D時間の値を含む配列、および(3)の強度を含む二次元アレイ与えられた瞬間の所定の周波数。 私の質問は、周波数のグリッドを制御/変更する方法です。デフォ