Pythonで信号スペクトルの計算 - Qiita
・追記 一応、念のためさらに調査を行ったところ下記の記事が死ぬほどわかりやすく、はっきりと説明してくれていました。英語の読める方は、ここをみたら安心してスペクトルの計算ができると、思いまーす！ なお、本文にはいろいろと勘違いがあるので、最後の方にまとめて追記しています。 （追記ここまで） いい記事ではないですが、よく分からないことがあったのでメモ程度に。数式が得意な人は、下記の記事の方が分かりやすいと思います。式がいっぱい載ってます。私は数式はダメなので、この記事ではうすぼんやりとメモ程度の説明をします。 Pythonのfftpack.fftを利用して、パワースペクトルだか、パワースペクトル密度だか、どっちかを計算したかったのですが、そもそもfftの戻り値が何なのかすら知らなかったので、いろいろと調べてみました。 どうやら、fftpack.fftはWikipediaにある通り、離散フーリエ
【python】DFT（離散フーリエ変換）してみる【サウンドプログラミング】 - すこしふしぎ．
こんばんは，1000chです． 前回波形を弄れるようになったので，今回は早速DFTしてみます． 引き続き参考はこちらの書籍． ディジタル・サウンド処理入門―音のプログラミングとMATLAB(Octave・Scilab)における実際 (ディジタル信号処理シリーズ) 作者: 青木直史出版社/メーカー: CQ出版発売日: 2006/03メディア: 単行本購入: 2人 クリック: 28回この商品を含むブログ (10件) を見る ではいきます． 離散フーリエ変換の定義 ざっくりメモするとこんな感じ． 音声信号は，1次元の波として表現されています． 前回見た波形は，フレーム毎の振動を表しています． これは"時間軸上の情報"であり，変数tを用いてx(t)と書けます． このx(t)を，周波数軸で表現する手法がフーリエ変換（Fourier Transform, FT）です． 音声信号を様々な周波数の正弦波の
高速フーリエ変換（FFT） - 人工知能に関する断創録
Pythonで音声信号処理（2011/05/14） 今回は、高速フーリエ変換（FFT）を試してみます。FFTとはFinal Fantasy Tactics Fast Fourier Transformの略でその名の通り、前回の離散フーリエ変換（DFT）を大幅に高速化したしたアルゴリズムです。一般にフーリエ変換といったらFFTが使われるようです。DFTは自分で公式に忠実に実装してみましたが、FFTはPythonのnumpyやscipyに実装があるのでそれを使ってみます。numpyの実装はnumpy.fft.fftでscipyの実装はscipy.fftpack.fftです。使い方はほとんど同じですが、この記事によるとscipyの実装の方が高速とのこと。scipy版には他にもいろいろ関数があります。おいおい使っていきたいと思います。 #coding:utf-8 import wave impor
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
