DSP - 获取所有频率的幅度

Posted 2023-02-25

【中文标题】DSP - 获取所有频率的幅度

【英文标题】：DSP - get the amplitude of all the frequencies

【发布时间】：2013-11-19 18:07:33

【问题描述】：

这个问题与： DSP : audio processing : squart or log to leverage fft?

其中我迷失了选择正确的算法。

现在，

目标：

我想从音频文件中获取我的信号的所有频率。

上下文：

我使用 numpy 和 scikits.audiolab。我阅读了很多关于 dsp 主题的文章，还访问了 dspguru.com，在网上阅读了论文和不错的博客。

我使用的代码是这个：

import numpy as np
from scikits.audiolab import Sndfile


f = Sndfile('first.ogg', 'r')

# Sndfile instances can be queried for the audio file meta-data
fs = f.samplerate
nc = f.channels
enc = f.encoding

print(fs,nc,enc)
# Reading is straightfoward
data = f.read_frames(10)
print(data)
print(np.fft.rfft(data))

我是 DSP 新手。

我的问题

我希望能够分离信号的所有频率以比较不同的信号。 我在声音数组上使用 numpy.fft.rfft；但是现在，仅靠这个操作是不够的。那么，正确获取所有频率幅度的最佳解决方案是什么？

我看到将结果值相乘可以去掉复数并将整数转换为实数。

现在请教什么？是这样吗？

如果你需要我澄清什么，尽管问。

非常感谢！

【问题讨论】：

DSP : audio processing : squart or log to leverage fft?的可能重复

不，不是：我的另一个问题与采用 log 或 sqrt 的最佳方程式有关。这与幅度的整体提取有关，因为我理解这是两件不同的事情。

【参考方案1】：

您说“我想从音频文件中获取信号的所有频率。”但你真正想要的是频率的大小。

在您的代码中，看起来（我不知道 python）您只阅读了前 10 个样本。假设您的文件是单声道的，那很好，但您可能希望查看更大的样本集，例如 1024 个样本。一旦你这样做了，当然，你会想要在下一组 N 个样本上重复。您可能想要也可能不想重叠样本集，并且您可能想要应用窗口函数，但您在这里所做的是一个好的开始。

瞌睡虫说的是真的。 fft 的输出很复杂。要找到给定频率的大小，您需要找到复数的长度或绝对值，即 sqrt( r^2 + i^2 )。

【讨论】：

在 Python 中，您只需调用 abs(complex_num) 即可获取幅度。

【参考方案2】：

数学傅立叶变换返回复数值，因为它是使用函数*exp(-i*omega*t) 进行的变换。因此，PC 将频谱作为对应于余弦和正弦变换的复数提供给您。为了获得幅度，您只需要取绝对值：np.abs(spectrum)。为了得到功率谱平方的绝对值。复杂表示很有价值，因为您不仅可以获得幅度，还可以获得频率的相位 - 这在 DSP 中也可能很有用。

【讨论】：

+1 - 唯一的问题是我不能同时给 Sleepyhead 和 Bjorn 一个正确的答案，因为他们互相补充！谢谢一百万

【参考方案3】：

如果我做对了，你想要遍历所有数据（声音）并捕获幅度，因为这会在每次 1024 个样本时对数据捕获进行“一段时间”

data = f.read_frames(1024)

while data != '':
    print(data)
    print(np.fft.rfft(data))
    data = f.read_frames(1024)