La transformée de Fourier rapide est un algorithme efficace pour calculer la transformée de Fourier discrète (DFT) et son inverse.
En réponse à une question précédente , il a été déclaré qu'il fallait touchez les signaux d’entrée (ajoutez des zéros à la fin de sorte qu’au moins la moitié de l’onde soit "vierge") Quelle en est la
Il est très facile de filtrer un signal en effectuant une FFT, en mettant à zéro certains des bacs, puis en effectuant une IFFT. Par exemple: t = linspace(0, 1, 256, endpoint=False) x = sin(2 * pi * 3 * t) + cos(2 * pi * 100 * t) X = fft(x) X[64:192] = 0 y = ifft(X) La composante haute fréquence...
Je dois faire une corrélation croisée de deux fichiers audio pour prouver qu'ils sont similaires. J'ai pris la FFT des deux fichiers audio et leurs valeurs de spectre de puissance dans des tableaux distincts. Comment devrais-je continuer à les corréler et prouver qu'ils sont semblables? Y a-t-il...
Je cherchais dans le magasin d'applications Android un accordeur de guitare. J'ai trouvé une application tuner qui prétendait être plus rapide que les autres applications. Il prétendait pouvoir trouver la fréquence sans utiliser la DFT (j'aimerais avoir encore l'URL de cette spécification). Je n'en...
Je suis assez nouveau sur DSP et j'ai fait des recherches sur les filtres possibles pour lisser les données de l'accéléromètre en python. Un exemple du type de données que je vais expérimenter peut être vu dans l'image suivante: Essentiellement, je cherche des conseils pour lisser ces données pour...
Premièrement, je suis nouveau dans le DSP et je n'ai pas vraiment d'éducation, mais je développe un programme de visualisation audio et je représente un réseau FFT sous forme de barres verticales comme dans une visualisation de spectre de fréquence typique. Le problème que j'avais était que les...
Cette question a été migrée à partir de Stack Overflow car il est possible d'y répondre sur Signal Processing Stack Exchange. Migré il y a 8 ans . La transformation de Fourier rapide prend les opérations , tandis que la transformation rapide en ondelettes prend . Mais que calcule précisément le...
Quelles différences ou autres critères peuvent être utilisés pour aider à décider entre l'utilisation de chevauchement-ajout et chevauchement-sauvegarde pour le filtrage? Les deux ajouts et chevauchements sont décrits comme des algorithmes pour effectuer une convolution rapide basée sur la FFT de...
Je suis nouveau dans le traitement du signal et en particulier dans la FFT, donc je ne sais pas si je fais la bonne chose ici et je suis un peu confus avec le résultat. J'ai une fonction réelle discrète (données de mesure) et je veux mettre en place un filtre passe-bas à ce sujet. L'outil de choix...
Contexte: Je travaille sur une application iPhone (mentionnée dans plusieurs autres articles ) qui "écoute" le ronflement / la respiration pendant que l'on est endormi et détermine s'il y a des signes d'apnée du sommeil (en tant que pré-écran pour "laboratoire de sommeil" essai). L'application...
Si j'ai un signal qui est limité dans le temps, disons une sinusoïde qui ne dure que secondes, et je prends la FFT de ce signal, je vois la réponse en fréquence. Dans l'exemple, ce serait un pic à la fréquence principale de la sinusoïde.TTT Maintenant, disons que je prends ce même signal temporel...
J'utilise la specgram()fonction in matplotlibpour générer des spectrogrammes de fichiers d'ondes vocales en Python, mais la sortie est toujours de bien meilleure qualité que ce que mon logiciel de transcription normal, Praat, peut générer. Par exemple, l'appel suivant: specgram(...
Le spectre de puissance d'un signal peut être calculé en prenant la magnitude au carré de sa transformée de Fourier. Étant une personne audio, le signal qui m'intéresse serait une série chronologique. En quoi cette représentation diffère-t-elle d'une PSD (densité spectrale de puissance) et,...
Je travaille sur une application web simple qui permet à l'utilisateur de régler sa guitare. Je suis un vrai débutant dans le traitement du signal, alors ne jugez pas trop si ma question est inappropriée. J'ai donc réussi à obtenir la fréquence fondamentale à l'aide d'un algorithme FFT et à ce...
Je lis cet article et je suis un peu confus par l'utilisation libérale de l'auteur de la «résolution de fréquence» concernant l'algorithme de Goertzel. Question de base: l'utilisation de l'algorithme de Goertzel vous donne-t-elle réellement plus de résolution en fréquence sur une bande d'intérêt...
J'ai un ensemble de chansons pour lesquelles j'ai extrait le spectrogramme de magnitude à l'aide d'une fenêtre de Hamming avec un chevauchement de 50%. Après avoir extrait le spectrogramme, j'ai fait une certaine réduction de dimensionnalité en utilisant l'analyse des composants principaux (PCA)....
J'ai essayé de googler et de wikipedia, mais je n'ai obtenu aucune réponse au-delà de "c'est parce que la fréquence du signal d'entrée se situe entre deux cases". Je comprends que c'est la raison, mais ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi la fuite semble s'étendre à plusieurs bacs adjacents...
Si vous avez une fonction f(t)=A⋅sin(ωt+ϕ)f(t)=A⋅sin(ωt+ϕ)f(t)=A \cdot \sin(\omega t+\phi) , et l' onde sin de référence sin(ωx)sin(ωx)\sin(\omega x) ce serait un algorithme rapide pour calculer ϕϕ\phi ? Je regardais l' algorithme de Goertzel , mais il ne semble pas traiter de...
Ok, la planéité spectrale (également appelée entropie de Wiener) est définie comme le rapport de la moyenne géométrique d'un spectre à sa moyenne arithmétique. Wikipedia et d'autres références disent le spectre de puissance . N'est-ce pas le carré de la transformée de Fourier? La FFT produit un...
Dans la plupart des exemples et du code FFT que j'ai vus, la sortie (amplitudes de fréquence) de l'opération DFT vers l'avant est mise à l'échelle par N - c'est-à-dire qu'au lieu de vous donner l'amplitude de chaque tranche de fréquence, cela vous donne N fois l'amplitude. Sur le plan opérationnel,...