前提・実現したいこと
jupyter notebookでフーリエ解析で得た振幅スペクトルの数値をnp.savetxt()で.csvとして出力を試みています。
しかし、Excelの最大列数をデータ数が超えるため全体の数値が出力できていないようです。
最大列数を超えても問題ないような手段はございますでしょうか。
ご教授願います。
データは22050あります。
現時点では、Excel1行目にA~XFD列まで数値が並ぶ状態です。
当該のソースコード
import wave import struct from scipy import fromstring, int32 import numpy as np from pylab import * %matplotlib inline wavfile = '440Hz.wav' #サンプルwavファイル wr = wave.open(wavfile, "rb") ch = wr.getnchannels() # モノラルなら1,ステレオなら2 width = wr.getsampwidth() # バイト数 (1byte=8bit) fr = wr.getframerate() #サンプリンググレート(サンプリング周波数) fn = wr.getnframes() # 総フレーム数(データ分割数)⇒サンプリング周波数で割れば時間 #wavfileから(N*span)のデータを先頭から切り出す #連続的なデータを離散的に表すためには、データの成分は"fr"の1/2未満(ナイキスト周波数)でなければならない。 N = 22050 #サンプリングレート"fr"の半分の値 span =4 #Nの整数倍 #周波数分解能:分解できる周波数の細かさ print('サンプル数',N) print('チャンネル', ch) print('バイト数', width) print('サンプリンググレート', fr) print('総フレーム数', fn) print('時間',fn/fr,'秒') #"N*span"分の時間の取得 print('サンプル時間', 1.0 * N * span / fr, '秒') origin = wr.readframes(wr.getnframes()) #メソッドreadframes(n)でnフレーム分のデータを読み込む、ここでは総フレーム数分の読み込み data = origin[:N * span * ch * width] #"origin"から要素の範囲[ ]を指定 wr.close() print('現配列長', len(origin)) #"origin"の要素数 print('サンプル配列長: ', len(data)) #"data"の要素数
サンプル数 22050
チャンネル 1
バイト数 2
サンプリンググレート 44100
総フレーム数 441000
時間 10.0 秒
サンプル時間 2.0 秒
現配列長 882000
サンプル配列長: 176400
X = np.frombuffer(data, dtype="int16")#"data"をバイナリ表記から16bitsの整数数列に変換 # ステレオ前提、左右音に分ける ※モノラルは単に1つおきにデータを読みこむため、必要ない工程 left = X[::2] #"0から2番目おき"に要素を得る right = X[1::2] #"1から2番目おき"に要素を得る
def fourier (x, n, w): #x:データ成分、n:個数、w:次元 K = [] for i in range(0, w-2): #2番目おきに要素を得ているため、0~N-2範囲となる sample = x[i * n:( i + 1) * n] #i~(i+1)番目の要素を得る partial = np.fft.fft(sample) #"sample"をフーリエ変換 K.append(partial) #"K"に"partial"を追加 return K #周波数分布をもとに、実空間での波形を生成しています def inverse_fourier (k): ret = [] for sample in k: inv = np.fft.ifft(sample) #"sample"を逆フーリエ変換 ret.extend(inv.real) #"inv.real"を"ret"に追加 print (len(sample)) return ret Kl = fourier(left, N, span) Kr = fourier(right, N, span) freqlist = np.fft.fftfreq(N, d=1/fr) #周波数リスト amp = [np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in Kl[1]] #振幅スペクトル #実部と虚部を取り出すには、".real" と ".imag" を使用 plot(freqlist, amp, marker= 'o', linestyle='-') #周波数リスト、振幅スペクトル、点、線スタイル axis([0, 1000 , 0, 100000]) amp = [np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in Kr[1]] plot(freqlist, amp, marker= 'o', linestyle='-')
amp = [[np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in Kl[1]]] amp = [[np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in Kr[1]]]
np.savetxt("amp.csv", amp, fmt="%.0f",delimiter=",")
補足事項
python3.7.4 windows10
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