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@@ -6,8 +6,92 @@
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ご教授願います。
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データは22050あります。
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現時点では、Excel1行目にA～XFD列まで数値が並ぶ状態です。
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### 当該のソースコード
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```ここに言語を入力
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import wave
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import struct
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from scipy import fromstring, int32
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import numpy as np
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from pylab import *
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%matplotlib inline
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wavfile = '440Hz.wav' #サンプルwavファイル
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wr = wave.open(wavfile, "rb")
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ch = wr.getnchannels() # モノラルなら1，ステレオなら2
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width = wr.getsampwidth() # バイト数 (1byte=8bit)
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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 #Nの整数倍 #周波数分解能：分解できる周波数の細かさ
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+
print('サンプル数',N)
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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('時間',fn/fr,'秒')
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+
#"N*span"分の時間の取得
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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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```
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サンプル数 22050
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チャンネル 1
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バイト数 2
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+
サンプリンググレート 44100
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総フレーム数 441000
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時間 10.0 秒
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サンプル時間 2.0 秒
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現配列長 882000
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サンプル配列長: 176400
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```ここに言語を入力
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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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```
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```ここに言語を入力
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def fourier (x, n, w): #x:データ成分、n:個数、w:次元
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K = []
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+
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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+
sample = x[i * n:( i + 1) * n] #i～（i+1）番目の要素を得る
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+
partial = np.fft.fft(sample) #"sample"をフーリエ変換
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K.append(partial) #"K"に"partial"を追加
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+
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return K
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#周波数分布をもとに、実空間での波形を生成しています
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def inverse_fourier (k):
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ret = []
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for sample in k:
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inv = np.fft.ifft(sample) #"sample"を逆フーリエ変換
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ret.extend(inv.real) #"inv.real"を"ret"に追加
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+
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print (len(sample))
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return ret
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Kl = fourier(left, N, span)
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Kr = fourier(right, N, span)
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freqlist = np.fft.fftfreq(N, d=1/fr) #周波数リスト
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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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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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axis([0, 1000 , 0, 100000])
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+
amp = [np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in Kr[1]]
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+
plot(freqlist, amp, marker= 'o', linestyle='-')
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+
```
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+
```
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amp = [[np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in Kl[1]]]
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amp = [[np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in Kr[1]]]
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```
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