質問編集履歴
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グラフの変更
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@@ -9,8 +9,7 @@
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”振幅を元のスケールに戻す”というところで、(サンプル数)=(サンプリング周波数)*(wavファイルの再生時間)=16000*3=48000ということで、サンプル数は間違っていないと思います。
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こちらの画像の説明です
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左上→時間信号(前)
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右上→周波数信号(前)
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文法の修正
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@@ -1,5 +1,5 @@
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### 前提・実現したいこと
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今回実現させたいことは、下のウェブサイトを参考にしながら、FFTをかけたwavファイルにハイパスフィルタをかけ
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今回実現させたいことは、下のウェブサイトを参考にしながら、FFTをかけたwavファイルにハイパスフィルタをかけて、時間信号に戻すことです。
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https://algorithm.joho.info/programming/python/numpy-fast-fourier-transform/#toc3
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y.lim()を挿入すると周波数信号の変化が見えた
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@@ -10,7 +10,7 @@
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こちらの画像の説明です
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左上→時間信号(前)
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右上→周波数信号(前)
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y.lim()を挿入すると周波数信号の変化が見えた
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@@ -4,9 +4,12 @@
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https://algorithm.joho.info/programming/python/numpy-fast-fourier-transform/#toc3
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### 発生している問題・エラーメッセージ
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発生している問題としては、
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発生している問題としては、周波数信号(before)から周波数信号(after)はｙ軸を揃えるとうまくプロットされたが、周波数信号(after)から時間信号(after)に戻したときに時間信号(before)と比べてグラフが全く違います。
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”振幅を元のスケールに戻す”というところで、(サンプル数)=(サンプリング周波数)*(wavファイルの再生時間)=16000*3=48000ということで、サンプル数は間違っていないと思います。
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こちらの画像の説明です
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左上→時間信号(前)
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ウェブサイト貼り忘れていました
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@@ -1,6 +1,8 @@
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### 前提・実現したいこと
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今回実現させたいことは、下のウェブサイトを参考にしながら、FFTをかけたwavファイルにハイパスフィルタをかけることです。
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https://algorithm.joho.info/programming/python/numpy-fast-fourier-transform/#toc3
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### 発生している問題・エラーメッセージ
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発生している問題としては、下のグラフのようにカットオフ周波数以降の振幅の値が、けた違いになっています。本当でしたら、右上のFFT掛けたグラフのピークのある低周波だけを取り除きたいのです。ifftをかけるとこのようなグラフなってしまうのはなぜなのでしょうか。
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