Stft Numpy

1. Jak używać STFT w Python?
2. Jaka jest różnica między FFT i STFT?
3. Co robi Numpy FFT?
4. Co to jest N_FFT w Librosa?

Jak używać STFT w Python?

Algorytm STFT:

Pomnóż ten segment z funkcją półkozynową. Podłącz koniec segmentu z zera. Weź transformację Fouriera tego segmentu i normalizuj go w częstotliwości dodatnie i ujemne. Połącz energię z częstotliwości dodatnich i ujemnych razem i wyświetl jednostronne spektrum.

Jaka jest różnica między FFT i STFT?

FFT ma rozdzielczość 2048 linii, okno Blackmana i 50% nakładania się, a STFT ma również rozmiar bloku 2048, rozmiar FFT 16K, użyty okno Blackmana i 50% nakładania się. Jak widzimy, STFT działa lepiej z tym samym rozmiarem bloku (ale bardziej obliczonymi liniami). Poprawiliśmy rozdzielczość częstotliwości dla tej samej ilości zgarnianych danych.

Co robi Numpy FFT?

Oblicz jednowymiarową dyskretną transformację Fouriera. Ta funkcja oblicza jednowymiarową dyskretną transformację Fouriera (DFT) z wydajnym algorytmem szybkiej transformacji Fouriera (FFT) [CT]. Tablica wejściowa, może być złożona.

Co to jest N_FFT w Librosa?

Wartość domyślna, n_fft = 2048 próbek, odpowiada fizycznemu czasowi trwania 93 milisekund w tempie 22050 Hz, i.mi. Domyślna szybkość próbkowania w Librosa. Ta wartość jest dobrze przystosowana do sygnałów muzycznych.