shape[0]] def play(melody, wave_file=None): """弹奏吉他谱,若wave_file存在,同时生成.wav文件""" data = list() for section in melody: data_section = list() for cord in section: data_cord = list() for pos, beat in cord: f = get_frequency(pos) dw = get_wave(f, beat) data_...
'black')plt.xlabel('Time'),plt.ylabel('Amplitude')plt.subplot(2,1,2)frequency=np.arange(n/2)/(n*interval)nfft=abs(ft[range(int(n/2))]/n)plt.plot(frequency,nfft,'red')plt.xlabel('Freq (Hz)'),plt.ylabel('Amp. Spectrum')plt.show()...
In [31]: np.allclose(y, np.fft.fft(x)) Out[31]:True 如我们所料,手动计算的 DFT 与 NumPy 内置模块相同。 当然,numpy.fft就像 NumPy 中的任何其他内置模块一样-已经过优化,并且已应用 FFT 算法。 让我们比较一下我们的手动 DFT 和numpy.fft的性能: In [32]: %timeit np.dot(np.exp(-2j* np...
ft, sampling_period = 5):n = len(ori_func)interval = sampling_period / nplt.subplot(2, 1, 1)plt.plot(np.arange(0, sampling_period, interval), ori_func, 'black')plt.xlabel('Time'), plt.ylabel('Amplitude')plt.subplot(2,1,2)frequency = np.arange(n / 2) /...
plt.xlabel('Frequency') plt.ylabel('Amplitude') plt.grid() plt.show() 移位 numpy.linalg模块的fftshift()函数将零频率分量移到频谱中心。 零频率分量对应于信号的平均值 。ifftshift()函数可逆转此操作。 实战时间 – 变换频率 我们将创建一个信号,对其进行转换,然后将其移位。 按以下步骤移动频率: ...
plt.xlabel('Frequency') plt.ylabel('Amplitude') plt.grid() plt.show() 移位 numpy.linalg模块的fftshift()函数将零频率分量移到频谱中心。 零频率分量对应于信号的平均值 。ifftshift()函数可逆转此操作。 实战时间 – 变换频率 我们将创建一个信号,对其进行转换,然后将其移位。 按以下步骤移动频率: ...
When I plot magnitude of FFT result from other tools I get the clear 1kHz spike I expect (reflected, of course, in the negative frequency). When I plot the magnitude of the numpy result I get an unexpected 'oscillating' pattern.
numpy.fft.test | numpy._pytesttester | numpy.fft | | numpy.linalg.test | numpy._pytesttester | numpy.linalg | | numpy.random.Generator | numpy.random._generator | numpy.random | | numpy.random.default_rng | numpy.random._generator | numpy.random | | numpy.random.SeedSequence | numpy....
# 生成方波,振幅是 1,频率为 10Hz# 我们的间隔是 0.05s,每秒有 200 个点# 所以需要每隔 20 个点设为 1x=np.zeros(len(time))x[::20]=1y=np.fft.fft(x)show(x,y) # 生成脉冲波x=np.zeros(len(time))x[380:400]=np.arange(0,1,.05)x[400:420]=np.arange(1,0,-.05)y=np.fft.fft...
How to get the values from a NumPy array using multiple indices? How to print numpy array with 3 decimal places? How to extract frequency associated with fft values? How to generate a dense matrix from a sparse matrix in NumPy? Difference between two NumPy arrays How to convert two lists ...