質問編集履歴
1
"(x,n,w)"の意味については解決済みですので、打消し線を引いてます。Nとspanの数値を変更しました。
test
CHANGED
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@@ -1 +1 @@
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1
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-
周波数分布の出力過程コードの意味
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1
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+
周波数分布の出力過程コードKl[数値]の意味
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test
CHANGED
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@@ -14,7 +14,9 @@
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14
14
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15
15
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### 発生している問題
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16
16
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17
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-
1. "def fourier (x, n, w):" の"(x,n,w)"の意味
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17
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+
~~1. "def fourier (x, n, w):" の"(x,n,w)"の意味
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18
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+
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19
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+
~~
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18
20
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19
21
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2. "amp = [np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in Kl[2500]]"
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20
22
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@@ -28,17 +30,225 @@
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28
30
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29
31
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```
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30
32
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33
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+
Kl = fourier(left, N, span)
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34
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+
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35
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+
Kr = fourier(right, N, span)
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36
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+
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37
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+
freqlist = np.fft.fftfreq(N, d=1/fr) #周波数リスト
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38
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+
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39
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+
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
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40
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+
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41
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+
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
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42
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+
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43
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+
axis([0, fr / 2 , 0, 100000])
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44
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+
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45
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+
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46
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+
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47
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+
amp = [np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in Kr[1]]
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48
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+
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49
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+
plot(freqlist, amp, marker= 'o', linestyle='-')
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50
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+
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51
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+
```
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52
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+
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53
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+
ValueError Traceback (most recent call last)
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54
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+
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55
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+
<ipython-input-30-de4a7fd136d4> in <module>
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56
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+
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57
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+
----> 1 Kl = fourier(left, N, span)
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58
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+
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59
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+
2 Kr = fourier(right, N, span)
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60
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+
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61
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+
3 freqlist = np.fft.fftfreq(N, d=1/fr) #周波数リスト
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62
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+
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63
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+
4 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
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64
|
+
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65
|
+
5 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
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66
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+
|
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67
|
+
|
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68
|
+
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69
|
+
<ipython-input-27-ad18b91aff2f> in fourier(x, n, w)
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70
|
+
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71
|
+
4 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
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72
|
+
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73
|
+
5 sample = x[i * n:( i + 1) * n] #i～（i+1）番目の要素を得る
|
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74
|
+
|
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75
|
+
----> 6 partial = np.fft.fft(sample) #"sample"をフーリエ変換
|
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76
|
+
|
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77
|
+
7 K.append(partial) #"K"に"partial"を追加
|
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78
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+
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79
|
+
8
|
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80
|
+
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81
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+
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82
|
+
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83
|
+
D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\mkl_fft\_numpy_fft.py in fft(a, n, axis, norm)
|
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84
|
+
|
|
85
|
+
158 """
|
|
86
|
+
|
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87
|
+
159 x = _float_utils.__downcast_float128_array(a)
|
|
88
|
+
|
|
89
|
+
--> 160 output = mkl_fft.fft(x, n, axis)
|
|
90
|
+
|
|
91
|
+
161 if _unitary(norm):
|
|
92
|
+
|
|
93
|
+
162 output *= 1 / sqrt(output.shape[axis])
|
|
94
|
+
|
|
95
|
+
|
|
96
|
+
|
|
97
|
+
mkl_fft\_pydfti.pyx in mkl_fft._pydfti.fft()
|
|
98
|
+
|
|
99
|
+
|
|
100
|
+
|
|
101
|
+
mkl_fft\_pydfti.pyx in mkl_fft._pydfti._fft1d_impl()
|
|
102
|
+
|
|
103
|
+
|
|
104
|
+
|
|
105
|
+
mkl_fft\_pydfti.pyx in mkl_fft._pydfti.__process_arguments()
|
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106
|
+
|
|
107
|
+
|
|
108
|
+
|
|
109
|
+
ValueError: Dimension n should be a positive integer not larger than the shape of the array along the chosen axis
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110
|
+
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|
111
|
+
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112
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+
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113
|
+
### 該当のソースコード
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114
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+
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115
|
+
現在進んでいる状態です。
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116
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+
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|
117
|
+
```ここに言語名を入力
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118
|
+
|
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119
|
+
**第一工程**
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120
|
+
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121
|
+
import wave
|
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122
|
+
|
|
123
|
+
import struct
|
|
124
|
+
|
|
125
|
+
from scipy import fromstring, int32
|
|
126
|
+
|
|
127
|
+
import numpy as np
|
|
128
|
+
|
|
129
|
+
from pylab import *
|
|
130
|
+
|
|
131
|
+
%matplotlib inline
|
|
132
|
+
|
|
133
|
+
|
|
134
|
+
|
|
135
|
+
wavfile = '440Hz.wav' #サンプルwavファイル
|
|
136
|
+
|
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137
|
+
wr = wave.open(wavfile, "rb")
|
|
138
|
+
|
|
139
|
+
ch = wr.getnchannels() # モノラルなら1，ステレオなら2
|
|
140
|
+
|
|
141
|
+
width = wr.getsampwidth() # バイト数 (1byte=8bit)
|
|
142
|
+
|
|
143
|
+
fr = wr.getframerate() #サンプリンググレート（サンプリング周波数）
|
|
144
|
+
|
|
145
|
+
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
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146
|
+
|
|
147
|
+
|
|
148
|
+
|
|
149
|
+
#wavfileから(N*span)のデータを先頭から切り出す「先頭から"N"個ずつ、"span"回フーリエ変換」
|
|
150
|
+
|
|
151
|
+
#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。
|
|
152
|
+
|
|
153
|
+
#高速フーリエ変換 ( FFT ) は、一度に変換するサンプル数が"2**n"になっていると、最も効率がいい
|
|
154
|
+
|
|
155
|
+
N = 22050 #サンプリングレート"fr"の半分の値
|
|
156
|
+
|
|
157
|
+
span =220500 #Nの整数倍 #周波数分解能：分解できる周波数の細かさ
|
|
158
|
+
|
|
159
|
+
|
|
160
|
+
|
|
161
|
+
print('チャンネル', ch)
|
|
162
|
+
|
|
163
|
+
print('バイト数', width)
|
|
164
|
+
|
|
165
|
+
print('サンプリンググレート', fr)
|
|
166
|
+
|
|
167
|
+
print('総フレーム数', fn)
|
|
168
|
+
|
|
169
|
+
print('サンプル時間', 1.0 * N * span / fr, '秒')
|
|
170
|
+
|
|
171
|
+
|
|
172
|
+
|
|
173
|
+
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
|
|
174
|
+
|
|
175
|
+
data = origin[:N * span * ch * width] #"origin"から要素の範囲[ ]を指定
|
|
176
|
+
|
|
177
|
+
wr.close()
|
|
178
|
+
|
|
179
|
+
|
|
180
|
+
|
|
181
|
+
print('現配列長', len(origin)) #"origin"の要素数
|
|
182
|
+
|
|
183
|
+
print('サンプル配列長: ', len(data)) #"data"の要素数
|
|
184
|
+
|
|
185
|
+
```
|
|
186
|
+
|
|
187
|
+
チャンネル 1
|
|
188
|
+
|
|
189
|
+
バイト数 2
|
|
190
|
+
|
|
191
|
+
サンプリンググレート 44100
|
|
192
|
+
|
|
193
|
+
総フレーム数 441000
|
|
194
|
+
|
|
195
|
+
サンプル時間 110250.0 秒
|
|
196
|
+
|
|
197
|
+
現配列長 882000
|
|
198
|
+
|
|
199
|
+
サンプル配列長: 882000
|
|
200
|
+
|
|
201
|
+
|
|
202
|
+
|
|
203
|
+
```
|
|
204
|
+
|
|
205
|
+
**第二工程**
|
|
206
|
+
|
|
207
|
+
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
|
|
208
|
+
|
|
209
|
+
|
|
210
|
+
|
|
211
|
+
# 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
|
|
212
|
+
|
|
213
|
+
left = X[::2] #"0から2番目おき"に要素を得る
|
|
214
|
+
|
|
215
|
+
right = X[1::2] #"1から２番目おき"に要素を得る
|
|
216
|
+
|
|
217
|
+
|
|
218
|
+
|
|
219
|
+
print(X)
|
|
220
|
+
|
|
221
|
+
print(left)
|
|
222
|
+
|
|
223
|
+
print(right)
|
|
224
|
+
|
|
225
|
+
```
|
|
226
|
+
|
|
227
|
+
[ 0 2052 4097 ... -6126 -4097 -2052]
|
|
228
|
+
|
|
229
|
+
[ 0 4097 8130 ... -12036 -8130 -4097]
|
|
230
|
+
|
|
231
|
+
[ 2052 6126 10103 ... -10103 -6126 -2052]
|
|
232
|
+
|
|
233
|
+
|
|
234
|
+
|
|
235
|
+
```
|
|
236
|
+
|
|
237
|
+
**第三工程**
|
|
238
|
+
|
|
239
|
+
#各サンプル区間ごとの周波数分布を配列で返してきます
|
|
240
|
+
|
|
31
241
|
def fourier (x, n, w):
|
|
32
242
|
|
|
33
243
|
K = []
|
|
34
244
|
|
|
35
|
-
for i in range(0, w-2):
|
|
245
|
+
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
|
|
36
|
-
|
|
246
|
+
|
|
37
|
-
sample = x[i * n:( i + 1) * n]
|
|
247
|
+
sample = x[i * n:( i + 1) * n] #i～（i+1）番目の要素を得る
|
|
38
|
-
|
|
248
|
+
|
|
39
|
-
partial = np.fft.fft(sample)
|
|
249
|
+
partial = np.fft.fft(sample) #"sample"をフーリエ変換
|
|
40
|
-
|
|
250
|
+
|
|
41
|
-
K.append(partial)
|
|
251
|
+
K.append(partial) #"K"に"partial"を追加
|
|
42
252
|
|
|
43
253
|
|
|
44
254
|
|
|
@@ -46,15 +256,17 @@
|
|
|
46
256
|
|
|
47
257
|
|
|
48
258
|
|
|
259
|
+
#周波数分布をもとに、実空間での波形を生成しています
|
|
260
|
+
|
|
49
261
|
def inverse_fourier (k):
|
|
50
262
|
|
|
51
263
|
ret = []
|
|
52
264
|
|
|
53
265
|
for sample in k:
|
|
54
266
|
|
|
55
|
-
inv = np.fft.ifft(sample)
|
|
267
|
+
inv = np.fft.ifft(sample) #"sample"を逆フーリエ変換
|
|
56
|
-
|
|
268
|
+
|
|
57
|
-
ret.extend(inv.real)
|
|
269
|
+
ret.extend(inv.real) #"inv.real"を"ret"に追加
|
|
58
270
|
|
|
59
271
|
|
|
60
272
|
|
|
@@ -64,146 +276,6 @@
|
|
|
64
276
|
|
|
65
277
|
```
|
|
66
278
|
|
|
67
|
-
```
|
|
68
|
-
|
|
69
|
-
Kl = fourier(left, N, span)
|
|
70
|
-
|
|
71
|
-
Kr = fourier(right, N, span)
|
|
72
|
-
|
|
73
|
-
freqlist = np.fft.fftfreq(N, d=1/fr)
|
|
74
|
-
|
|
75
|
-
amp = [np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in Kl[2500]]
|
|
76
|
-
|
|
77
|
-
plot(freqlist, amp, marker= 'o', linestyle='-')
|
|
78
|
-
|
|
79
|
-
axis([0, fr / 2 , 0, 100000])
|
|
80
|
-
|
|
81
|
-
|
|
82
|
-
|
|
83
|
-
amp = [np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in Kr[2500]]
|
|
84
|
-
|
|
85
|
-
plot(freqlist, amp, marker= 'o', linestyle='-')
|
|
86
|
-
|
|
87
|
-
|
|
88
|
-
|
|
89
|
-
```
|
|
90
|
-
|
|
91
|
-
### 該当のソースコード
|
|
92
|
-
|
|
93
|
-
現在進んでいる状態です。
|
|
94
|
-
|
|
95
|
-
```ここに言語名を入力
|
|
96
|
-
|
|
97
|
-
**第一工程**
|
|
98
|
-
|
|
99
|
-
import wave
|
|
100
|
-
|
|
101
|
-
import struct
|
|
102
|
-
|
|
103
|
-
from scipy import fromstring, int32
|
|
104
|
-
|
|
105
|
-
import numpy as np
|
|
106
|
-
|
|
107
|
-
from pylab import *
|
|
108
|
-
|
|
109
|
-
%matplotlib inline
|
|
110
|
-
|
|
111
|
-
|
|
112
|
-
|
|
113
|
-
wavfile = '440Hz.wav' #サンプルwavファイル
|
|
114
|
-
|
|
115
|
-
wr = wave.open(wavfile, "rb")
|
|
116
|
-
|
|
117
|
-
ch = wr.getnchannels() # モノラルなら1，ステレオなら2
|
|
118
|
-
|
|
119
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width = wr.getsampwidth() # バイト数 (1byte=8bit)
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120
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fr = wr.getframerate() #サンプリンググレート（サンプリング周波数）
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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
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#wavfileから(N*span)のデータを先頭から切り出す
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#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。
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N = 22050 #サンプリングレート"fr"の半分の値
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span = 4 #4で固定 #周波数分解能：分解できる周波数の細かさ
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print('チャンネル', ch)
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print('バイト数', width)
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print('サンプリンググレート', fr)
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print('総フレーム数', fn)
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print('サンプル時間', 1.0 * N * span / fr, '秒')
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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
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data = origin[:N * span * ch * width] #"origin"から要素の範囲[ ]を指定
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wr.close()
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print('現配列長', len(origin)) #"origin"の要素数
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print('サンプル配列長: ', len(data)) #"data"の要素数
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161
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```
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162
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チャンネル 1
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165
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バイト数 2
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166
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167
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サンプリンググレート 44100
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168
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169
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総フレーム数 441000
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170
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171
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サンプル時間 2.0 秒
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172
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173
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現配列長 882000
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174
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175
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サンプル配列長: 176400
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176
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177
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```
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178
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**第二工程**
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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
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# 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
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left = X[::2] #"0から2番目おき"に要素を得る
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right = X[1::2] #"1から２番目おき"に要素を得る
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print(X)
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print(left)
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print(right)
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198
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199
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```
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200
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201
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[ 0 2052 4097 ... -6126 -4097 -2052]
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202
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[ 0 4097 8130 ... -12036 -8130 -4097]
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204
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205
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[ 2052 6126 10103 ... -10103 -6126 -2052]
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208
280
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209
281
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### 試したこと
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