理解FFT運算片斷

我碰到這個代碼片段的程序，它的音頻數據的實時FFT圖來：理解FFT運算片斷

data=scipy.array(struct.unpack("%dB"%(bufferSize*2),data)) 
ffty=scipy.fftpack.fft(data) 
ffty=abs(ffty[0:len(ffty)/2])/1000 
ffty1=ffty[:len(ffty)/2] 
ffty2=ffty[len(ffty)/2::]+2     
ffty2=ffty2[::-1]     
ffty=ffty1+ffty2        
ffty=scipy.log(ffty)-2

我聽不懂的部分背後的數學的abs()後。它做了一些事情，比如增加幅度數組的前半部分，後半部分相反，並添加2。

這是一種正常化嗎？

這是源：

http://www.swharden.com/blog/2010-03-05-realtime-fft-graph-of-audio-wav-file-or-microphone-input-with-python-scipy-and-wckgraph/

來源

2012-11-17 M-V

我不知道Python，但看起來它只是增加了實數到複數FFT輸出的兩個鏡像複共軛一半的大小。你可以很容易地只取前半部分的數值並乘以2.

最後它計算對數幅度，可能是得到（縮放的）dB值。

來源

2012-11-17 14:13:53

謝謝。任何想法爲什麼'log（ffty） - 2'完成？ –

那麼日誌可以讓你縮放dB幅度，但由於dB值是任意的，沒有某種類型的0 dB基準，所以我猜-2只是達到繪圖/顯示所需的範圍。 –

有道理 - 謝謝。 –

-1

我的猜測是，音頻聲音是立體聲文件格式，這就是在左/右運河平均。我這樣說是因爲這條線：fftx=fftx[0:len(fftx)/4]這是使用立體聲信號時的常見操作。

但是我不知道爲什麼運河會養。

來源

2012-11-17 13:55:48 lucasg

理解FFT運算片斷

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