spectrum

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私は片面離散フーリエ変換から実数ウェーブレットwを得ることを試みています。理論によれば、負の周波数側は正の周波数側の複素共役ですが、Matlab（ifft（）関数を使用して）で実装すると頭がおかしくなります。以下では、減衰された正弦ウェーブレットwを周波数領域Wに変換する小さなプログラムをリストアップしています。正の部分を抽出してconj（flipud（W））で補うことはできますが、逆FFTは入力

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Python + Scipy：スペクトログラムの時間枠を設定するにはどうすればいいですか？

scipy.signal.spectrogramを使用して、オーディオ信号のスペクトログラムを計算しようとしています。プロジェクトの仕様として、時間枠はお互いから20ミリメートル離れている必要がありますが、私はそれを設定する方法を見つけることができません。 noverlapちょっと微調整した後、私が得ることのできる最大値は正確ではない5msでした。これを達成する方法を知っている人はいますか？お

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スペクトルの強度対波長をプロットする方法は？

スペクトルの強度対波長をグラフでプロットする必要があります。また、私は、グラフ（下の画像）から波長を決定する必要があります。私はこれを行うことができますたプログラムでは？私はGoogleのプログラムで検索しましたが、すべてビデオで作業します（例：theremino分光器）。私はイメージを作業する必要があります。

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Matlabパワースペクトル密度（PSD）の実装式

皆さん、私はmatlabで信号のPSDを計算する方法を学んでいます。私は関数Periodogram()がうまく動作することを知っていますが、fftメソッドを直接使用したいと思います。私は詳しく知りたい場合は、私はこのウェブサイトは非常に便利です見つける： https://www.mathworks.com/help/signal/ug/power-spectral-density-estimate

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Python - スペクトログラムの出力をテキストファイルに保存するにはどうすればいいですか？

私のコードは、x、yおよびzのスペクトログラムを計算します。まず、3軸の大きさを計算し、スペクトログラムを計算します。スペクトログラムの出力を取得し、それを深い学習モデルの入力として使用するには、アレイの1つの列として保存する必要があります。このは私のコードです：これは、ヘッダー (patientno, time/Msecond, x-axis, y-axis, z-axis, xyz_ma

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ユニティのオーディオスペクトラムデータを前処理する

私は、曲を前処理して、曲を再生する前にビート検出を実装しようとしています（曲の再生時にはリアルタイムではありません）。私の基本的なアイデアは、1秒間に約90回のスペクトルデータをサンプリングすることです。私はAudioSource.timeSamplesを値でインクリメントし、AudioSource.GetSpectrumData()を呼び出すことによってこれを実行しようとしています。しかし、私が

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MatlabでFFTを使用して信号のスペクトルを計算してプロットする

MatlabでFFTを使用している私の信号のスペクトラムの計算に何かがありません。私のコード：私は台無しにどこ私に教えてとあなたはとても親切だろうか？ Iはalgorythmは、同じ信号のこれら2つのサンプリング使用して動作するかどうかを確認しようとした（同一のサンプリング周波数を、二つの異なる時間範囲0~10および0-100上）： fs=1000; time10 = [0:1/fs:

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フーリエ変換による振動と周波数スペクトル

私は画像内のピクセルの動きを表すデータのベクトルによって生成される波形の振動とスペクトル周波数を見つけようとしています。次のようにデータは、.txtファイルに格納されている： 75.000000 60.000000 52.000000 61.000000 66.000000 78.000000 86.000000 74.000000 59.000000 47.000000 5

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負のパワースペクトル

私は65年にわたり毎月780回の温度異常を経験しており、異常を引き起こしている周波数についてそれを分析したいと考えています。私はこれを行うためにスペクトルパッケージを使用しました。分析の前後にシリーズの写真が含まれています。 from spectrum import * p = Periodogram(anomalies, sampling=1/12) p.run() plt.title(

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FFTウィンドウが周波数スペクトル全体で不均一な増幅を引き起こす

私はFFTWを使用してC++でスペクトルアナライザを作成しています。入力信号にウィンドウ関数を適用した後、出力振幅は突然周波数に比例しているように見えます。 Retangularウィンドウ厳密ブラックマングラフは44100 [Hz]のサンプリング周波数で対数スケーリングされます。すべての高調波は、同じレベルで生成され、長方形の場合に見られるように0dBでピークに達します。 Exact-Bla