Python实现信号的时域与频域之间的转换

Python实现信号的时域与频域之间的转换

用FFT(快速傅里叶变换)可以将时域的数字信号转换为频域信号,转换为频域信号之后就可以分析出信号的频率成分,最后还可以将处理完毕的频域信号通过IFFT(逆变换)转换为时域信号。 这里使用Scipy模块中的fft实现时域信号的FFT变换,
Python730
python 二维FFT

python 二维FFT

二维FFT常用在图像处理上,首先要能理解二维FFT的意义,否则很难明白它到底是怎么工作的。 第一列是原图和对应的频率信息,第二列是去除低频部分后,FFT逆变换得到的图像。第三列是去除高频部分后FFT逆变换得到的图像。 从第二列可以看
Python790
请解释一下语言学中的”频谱”

请解释一下语言学中的”频谱”

语言是由语音(包括元音和辅音)按一定规则编排组合而成.在声学上来看,不同的语音特征,体现在它们具有不同的时间—频率特性上.1。语言频谱和动态范围人们日常谈话辐射的声功率平均约为10mW,耳语时最低声功率只有0.001mW;有训练的歌唱家最高
Python210
如何用c语言编写歌曲

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我们知道,音乐是音高和音长的有序组合,设计微机音乐最重要的就是如何定义音高和音长,以及如何让扬声器发出指定的音符。下面给出音符与频率的关系表。C语言提供的三个函数sound( )、nosound( )和clock( )可以很方便地解决上述的
Python180