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我正在尝试绘制我的 wav 文件数据的频谱。我得到了一个复数列表,通过用较小的数字进行测试,我知道这些值是正确的。但是,我不知道如何绘制。我只知道我应该得到类似小条形图的东西,它们应该是对称的。但我的图表不是。以下是我的代码和当前情节。
from scipy.io.wavfile import read
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
df = read('matches-4.wav')
data = np.array(df[1], dtype=float)[:, 1][2000:2512] # using right channel
def discrete_fourier_transformation():
c = []
for k in data:
summation = 0
for j in data:
summation += j * math.e ** (-1j * (2 * math.pi / len(data)) * j * k)
c.append(abs(1 / len(data) * summation))
return c
values = discrete_fourier_transformation()
plt.plot(values)
plt.show()
最佳答案
由于离散傅里叶变换的实现存在问题,您没有从图形中获得预期的对称性。
更具体地说,在您的离散傅里叶变换实现中,复数指数应该包括乘以整数因子,我想这就是您尝试用 j
和 k
做的事情。但是,您配置循环的方式 j
和 k
值是实际数据值。要解决此问题,您应该更新循环以使用以下内容遍历 range(0,len(data)
范围:
def discrete_fourier_transformation():
c = []
for k in range(0,len(data)):
summation = 0
for j in range(0,len(data)):
summation += data[j] * math.e ** (-1j * (2 * math.pi / len(data)) * j * k)
c.append(abs(1 / len(data) * summation))
return c
关于python - 如何绘制频谱的离散傅立叶图,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56094115/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!