fft

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爲什麼在將fft（快速傅立葉變換）應用於數據幀時出現此錯誤？如果我自己對每個變量使用相同的函數，則沒有錯誤。 df<-read.table(text="pregnant glucose blood skin INSULIN MASS DIAB AGE CLASS predict_probability 1 106 70 28 135 34.2 0.142 22 0

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在Python中平滑FFT圖形

我想平滑以200Hz獲得的FFT圖形（我現在捕獲500個點），以便代表性的峯值顯示在THIS附近。這是我的代碼： N = 500 T = 5/1000 y1 = np.array(data_Ax) yf1 = scipy.fftpack.fft(y1) xf1 = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*T), N/2) yfft1 = 2.0/N * np.abs(yf1

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用於做一個龐大的多維數組的n維FFT的資源

我有一個50維的數組，其維數爲255 x 255 x 255 x ...（50倍）.. x255。所以它總共有50^255個浮點數。它只是在範圍之外，甚至想到裝入RAM中。此外，我需要對此陣列進行50維快速傅立葉變換（DFT）。我無法在普通PC上使用python。我甚至不能想象在GPU上做它。所以我猜我必須藉助硬盤內存，但即使這樣也太大了。我實時不需要這些，我甚至可以負擔得起的日子。我不知道我需要

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使用SciPy stft函數指定片段中的樣本數量以進行短時傅立葉變換

我想對每個片段的具體樣本長度對我的數據執行短時傅里葉變換。我想使用來自信號子模塊的SciPy功能stft。但是，當我創建長度10e5以下方式的音頻陣列： fs = 10e3 # Sampling frequency N = 1e5 # Number of samples time = np.arange(N)/fs x = 500*np.cos(time) # Some random aud

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如何正常化神經網絡的fft值

我計算給定soundfile的fft並獲得形狀的數組，例如（100,257）具有100行和257個頻率倉。我想用這個作爲輸入向量爲神經網絡，但之前我想與librosa LIB正常化 https://librosa.github.io/librosa/generated/librosa.util.normalize.html#librosa.util.normalize 所以應該我正常化過軸= 0或

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FFT執行錯誤（Nayuki vs Octave）

這個問題可能是FFT知識和部分編程知識的一部分，但想到我會在這裏發佈它以查看您的想法。我試圖在JavaScript中使用Project Nayuki's code實現一個斜坡過濾器，並且不能完全模仿我已經在C++（FFTW）和Octave/MATLAB中完成的工作。我將672到2048的初始數據數組填零，並在空間域中創建斜坡過濾器。下面是數據的圖像之前和斜坡過濾器後，利用倍頻的FFT：而這裏的八

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爲什麼從getFloatFrequencyData爲負值返回值？

我想從麥克風獲取輸入並將其傳遞到分析儀節點以提取頻率數據。我探索網絡音頻Api和GetUserMedia有一段時間，但無法弄清楚爲什麼控制檯中的所有值是負。不應該有積極的價值觀嗎？這些負面價值的意義是什麼？ navigator.mediaDevices.getUserMedia({audio: true, video:false}).then(function(stream){

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python numpy等價於bandpower（）from MATLAB

我使用Python numpy的ftt.ftt（）方法生成信號的傅立葉變換。不過，我想計算一系列頻率的帶寬。 MATLAB有bandpower（x，fs，freqrange）的方法，我試圖專門模擬這個函數的語法。來源：https://www.mathworks.com/help/signal/ref/bandpower.html 它看起來不像numpy具有相同的功能，但有人知道我可以用來模仿ban

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FFT結果Matlab的VS NumPy的（蟒蛇）：不一樣的結果

我有一個MATLAB腳本來計算信號的DFT並繪製它：（數據可以發現here） clc; clear; close all; fid = fopen('s.txt'); txt = textscan(fid,'%f'); s = cell2mat(txt); nFFT = 100; fs = 24000; deltaF = fs/nFFT; FFFT = [0:nFFT/2-1

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使用倍頻程/ matlab代碼隨時間遞增/逐漸改變信號音調

我可以使用resample對整個信號進行音高移位，並嘗試了相位聲碼器代碼here。我也試過repmat and interpolation，我看着fft and interp1 我怎樣才能逐步/逐步改變信號的音高隨着時間的推移？我已經包含了一個Original Signal的示例，我試圖讓Processed Signal聽起來像（我使用Audacity創建了處理後的信號並使用其效果Sliding