这是我的第一个问题。我正在寻找一个音频分析仪，它可以分析声音文件的每个样本并比较频率。我想
使用<code>librosa.stft()</code>计算频谱图时，如何获得相关的频率值？我对生成<code>librosa.display.specshow</code>
我发现<a href="https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1902/1902.00176.pdf" rel="nofollow noreferrer">this paper</a>详细介绍了一种
我正在尝试使用numpy fft从数据框中绘制一些数据：
<pre><code>plt.plot(np.fft.fft(df_valid_daily_activity.stepsDaily)
我有一个有关车辆振动的数据框，我想计算振动的主要频率。我知道我们可以使用numpy.fft进行计算，但
我无法找到如何从音频输入中读取频率的问题。我正在尝试收听非常高的频率（超声波）。我已经研究
因此，我尝试绘制EEG信号的傅立叶变换，通常使用完整信号，该信号以以下形状的numpy数组形式出现：例
我正在一个机器学习项目中工作，我想在其中提取设备功耗签名，这里是一个示例<a href="https://i.stack.imgu
我正在尝试完成一些储层数据的时间序列分析，并使用带有傅里叶分量的auto.arima来考虑季节性，如此处
我有一个3维NumPy数组，我只想在3维上进行fft运算。在Matlab中是
<pre><code>b = fft(a,[],3)
</code></pre>
但是
在MacBook Pro上运行以下代码后，我发现python3 numpy.fft.fft比python2快：
<pre><code>import random
import time
# import
信号的快速傅立叶变换（FFT）和时间反转的同一信号的FFT是否存在相似性，即
<pre class="lang-none prettypr
我有如下代码：
<pre><code>import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from nfft import nfft
# number of sample points
我试图对测得的光谱（Sm）与纯光谱（S0）进行反卷积，以获得切趾和乐器线形。以下是文件：<a href="http
<pre><code> audio_sample, sampling_rate = librosa.load('a.wav', sr=None)
S = np.abs(librosa.stft(audio_sample, n_fft=1024, h
我对我的代码有一个疑问，我的代码以数字方式计算4f设置的输出字段，中间有一个针孔，该针孔可用作
我需要使用numpy制作频谱图。我采用1秒的音频并将其分成0.02秒的块。然后，我使用numpy计算FFT，并将其
我有来自多个高频数据捕获设备的数据，这些设备连接到电网上的发电机。这些仪表以〜<strong> 1.25ms </st
我想在Matlab中理解FFT，并制作一个简单的信号，然后显示FFT。进行iFFT时失败，导致信号无法正确恢复。
有很多关于声音分类的文献，其中可能的匹配是现代世界中发现的任何声音（例如：<a href="http://projects.c
