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np.FFt.rFFt

加窗可以解决一定问题。

您好,程序如下: 1.读取wav文件 # -*- coding: utf-8 -*- import wave import pylab as pl import numpy as np # 打开WAV文档 f = wave.open(r"c:\WINDOWS\Media\ding.wav", "rb") # 读取格式信息 # (nchannels, sampwidth, framerate, nframes...

x = np.sin(2*np.pi*156.25*t) + 2*np.sin(2*np.pi*234.375*t) xs = x[:fft_size] xf = np.fft.rfft(xs)/fft_size freqs = np.l......

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。

你提问的问题,有点错误。 波形是时域的,FFT变换就是为了将波形从时域转换到频域。 做了FFT 以后,得到的数据就是频率分量。 如果你说的是python fft代码如何写。下面就是: 这边演示的是语音波形。 wf = wave.open(wav_file,"rb")params = wf....

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...

首先,在理解这3个变量之前,你要知道DTFT: DTFT是离散时间傅里叶变换,用来表达连续的信号的频谱。 然后理解DFT: DFT是离散傅里叶变换,针对的是离散的信号和频谱。DFT是DTFT变化而来,其实就是将连续时间t变成了nT. 为什么要这样做呢,因为...

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...

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