python - Python 中的实时 FFT 绘图 (MatPlotLib)

Question

我通过麦克风接收到一个传入的音频流，pyaudio 正在读取该音频流，我正在对该数据执行 FFT 计算，我想要在 Y 轴上绘制 FFT 幅度数据，在 X 轴上绘制 FFT 频率数据并以(例如 20fps)更新，基本上看起来像这样( https://www.youtube.com/watch?v=Tu8p2pywJAs&t=93s )，但低频在左侧，高频在右侧。我所拥有的代码是我所拥有的

我是Python新手，更不用说对任何形状或形式的编码了，所以任何帮助都会受到赞赏，但请尽量保持易于理解的术语，如果我要求详细说明，请尊重地这样做，非常感谢任何人谁给我时间!

import pyaudio
import numpy as np
import time
import matplotlib.animation as animation
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style

pa = pyaudio.PyAudio()

callback_output = []

def callback(in_data, frame_count, time_info, flag):
    audio_data = np.fromstring(in_data, dtype=np.int16)
    callback_output.append(audio_data)
    return None,pyaudio.paContinue


stream = pa.open(format=pyaudio.paInt16,
                 channels=1,
                 rate=44100,
                 output=False,
                 input=True,
                 stream_callback=callback)

stream.start_stream()

fig = plt.gcf()
fig.show()
fig.canvas.draw()

while stream.is_active():
    fft_data = np.fft.fft(callback_output)
    fft_freq = np.fft.fftfreq(len(fft_data))
    plt.plot(fft_freq,fft_data)
    plt.xlim(min(fft_freq),max(fft_freq))
    fig.canvas.draw()
    plt.pause(0.05)
    fig.canvas.flush_events()
    fig.clear()

stream.close()
pa.terminate()

Answer 1

我无法为您生成数据，但我编写了一个循环更新 matplotlib 图形的示例:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time


plt.ion() # Stop matplotlib windows from blocking

# Setup figure, axis and initiate plot
fig, ax = plt.subplots()
xdata, ydata = [], []
ln, = ax.plot([], [], 'ro-')

while True:
    time.sleep(0.5)

    # Get the new data
    xdata = np.arange(10)
    ydata = np.random.random(10)

    # Reset the data in the plot
    ln.set_xdata(xdata)
    ln.set_ydata(ydata)

    # Rescale the axis so that the data can be seen in the plot
    # if you know the bounds of your data you could just set this once
    # so that the axis don't keep changing
    ax.relim()
    ax.autoscale_view()

    # Update the window
    fig.canvas.draw()
    fig.canvas.flush_events()

您应该能够更改循环中分配 xdata 和 ydata 的行，以使其适用于您的数据。

如果您想获得左侧的低频，您可能需要考虑在 fftfreq 和 fftdata 上使用 np.fft.fftshift:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.fft.fftshift.html