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np.FFt.rFFt

做FFT,图像上有频率分量。如果你是想返回频率值,频谱下标和频率有一个对应关系。 freq=index*Fs/N 具体可见http://stackoverflow.com/questions/3694918/how-to-extract-frequency-associated-with-fft-values-in-python

这个要知道波形文件的采样率fs以及你的采样点数目N。一般而言,对普通的音频文件等,频率间隔为fs/N,这是因为fs表示每秒钟采了多少点,除以总数N就恰好是频率间隔

加窗可以解决一定问题。

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CFFT()函数需要先进行位倒序,位倒序函数是cbrev(),你自己先好好看看LIBRARY 那个英文文档说明(55X)的,里面讲的很详细。

排列如下: 假设输入是in[N],输出是out[N],(N=2^n) 那么函数输出out和fft输出的N个复数的对应如下: out[0]~y[0] out[1]~y[N/2] out[2]~y[1].real out[3]~y[1].imag out[4]~y[2].real out[5]~y[2].imag …… out[N - 2]~y[N/2 - 1].real out[N ...

以TI的DSP2812测试,系统时钟150M,程序调入RAM中运行。 分别测试512点FFT,256点FFT和128点FFT四个大步骤用时。 512点 用时(us) 1步倒序(RFFT32_brev) 42.4 2步计算(fft.cal) 223.8 3步实部虚部分离(fft.split) 13.1 4步计算幅值(fft.mag) 13.8...

以TI的DSP2812测试,系统时钟150M,程序调入RAM中运行。 分别测试512点FFT,256点FFT和128点FFT四个大步骤用时。 512点 用时(us) 1步倒序(RFFT32_brev) 42.4 2步计算(fft.cal) 223.8 3步实部虚部分离(fft.split) 13.1 4步计算幅值(fft.mag) 13.8...

以TI的DSP2812测试,系统时钟150M,程序调入RAM中运行。 分别测试512点FFT,256点FFT和128点FFT四个大步骤用时。 512点 用时(us) 1步倒序(RFFT32_brev) 42.4 2步计算(fft.cal) 223.8 3步实部虚部分离(fft.split) 13.1 4步计算幅值(fft.mag) 13.8...

代码如下; int32_t main(void) { for(index=0;index

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