回答編集履歴
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spanはNの間違いのため修正
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@@ -57,7 +57,7 @@
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...
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amp[span-1] = np.sqrt(K[span-1].real ** 2 + K[span-1].imag ** 2)
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```
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-
ここで注意する必要があるのはK[0]は単純な複素数ではなく、フーリエ変換済みの結果であり、要素
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+
ここで注意する必要があるのはK[0]は単純な複素数ではなく、フーリエ変換済みの結果であり、要素をN個を持つ配列であることです(numpyのndarray)。numpyの様々な関数は引数に配列を渡しても演算可能で、結果を配列で返してくれます。すなわち
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```python
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amp[0] = np.sqrt(K[0].real ** 2 + K[0].imag ** 2)
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```
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@@ -66,7 +66,7 @@
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amp[0][0] = np.sqrt(K[0][0].real ** 2 + K[0][0].imag ** 2)
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amp[0][1] = np.sqrt(K[0][1].real ** 2 + K[0][1].imag ** 2)
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...
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-
amp[0][
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+
amp[0][N-1] = np.sqrt(K[0][N-1].real ** 2 + K[0][N-1].imag ** 2)
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```
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参考までに、ここまでをまとめた全体のソースコードを示します。
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3
より正確にリストと配列を区別
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@@ -25,7 +25,7 @@
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絵で書くと下記のような状態です。
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|<---N個--->|<---N個--->|<---N個--->| ... |<---N個--->| ← Nがspan個ある
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-
関数fourier()で行っていることは、|<---N個--->|を先頭から順々にフーリエ変換し、結果を
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+
関数fourier()で行っていることは、|<---N個--->|を先頭から順々にフーリエ変換し、結果をリストに格納しています。FFTのアルゴリズム上、Nは2のn乗(オリジナルのサイトはN=2の8乗=256)である必要があります。
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関数fourier()でrange(0, w-2)とされている箇所は間違っています。正しい関数は以下になります。
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```python
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@@ -42,11 +42,11 @@
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```python
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mono = np.frombuffer(buf, dtype='int16')
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```
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-
先に修正した関数fourier()に、このmonoを渡してフーリエ変換を行
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+
先に修正した関数fourier()に、このmonoを渡してフーリエ変換を行うと、span個のフーリエ変換済みのリストが返ってきます。
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```python
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K = fourier(mono, N, span)
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```
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-
print(len(K))とやると結果を格納した変数`K`がspan個の要素を持つ
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+
print(len(K))とやると結果を格納した変数`K`がspan個の要素を持つことがわかります。そうすると振幅を計算する部分
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```python
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amp = [np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in K]
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```
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2
リストを配列に変更
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CHANGED
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@@ -25,7 +25,7 @@
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絵で書くと下記のような状態です。
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|<---N個--->|<---N個--->|<---N個--->| ... |<---N個--->| ← Nがspan個ある
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-
関数fourier()で行っていることは、|<---N個--->|を先頭から順々にフーリエ変換し、結果を
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+
関数fourier()で行っていることは、|<---N個--->|を先頭から順々にフーリエ変換し、結果を配列に格納しています。FFTのアルゴリズム上、Nは2のn乗(オリジナルのサイトはN=2の8乗=256)である必要があります。
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関数fourier()でrange(0, w-2)とされている箇所は間違っています。正しい関数は以下になります。
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```python
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@@ -46,7 +46,7 @@
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```python
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K = fourier(mono, N, span)
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-
print(len(K))とやると結果を格納した変数`K`がspan個の
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+
print(len(K))とやると結果を格納した変数`K`がspan個の要素を持つ配列であることがわかります。そうすると振幅を計算する部分
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```python
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amp = [np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in K]
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```
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@@ -57,7 +57,7 @@
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...
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amp[span-1] = np.sqrt(K[span-1].real ** 2 + K[span-1].imag ** 2)
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```
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-
ここで注意する必要があるのはK[0]は単純な複素数ではなく、フーリエ変換済みの結果であり、
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+
ここで注意する必要があるのはK[0]は単純な複素数ではなく、フーリエ変換済みの結果であり、要素数span個を持つ配列であることです(numpyのndarray)。numpyの様々な関数は引数に配列を渡しても演算可能で、結果を配列で返してくれます。すなわち
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```python
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amp[0] = np.sqrt(K[0].real ** 2 + K[0].imag ** 2)
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```
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typoを編集
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@@ -52,21 +52,21 @@
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```
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は何をやっているかというと、python特有の内包表記というもので、分解すると次のことと等価です。
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```python
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-
amp[0] = np.sqrt(K[0].real ** 2 + K[0].
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55
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+
amp[0] = np.sqrt(K[0].real ** 2 + K[0].imag ** 2)
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-
amp[1] = np.sqrt(K[1].real ** 2 + K[1].
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56
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+
amp[1] = np.sqrt(K[1].real ** 2 + K[1].imag ** 2)
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57
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...
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-
amp[span-1] = np.sqrt(K[span-1].real ** 2 + K[span-1].
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58
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+
amp[span-1] = np.sqrt(K[span-1].real ** 2 + K[span-1].imag ** 2)
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```
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ここで注意する必要があるのはK[0]は単純な複素数ではなく、フーリエ変換済みの結果であり、サイズspanの配列であることです(numpyのndarray)。numpyの様々な関数は引数に配列を渡しても演算可能で、結果を配列で返してくれます。すなわち
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```python
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-
amp[0] = np.sqrt(K[0].real ** 2 + K[0].
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+
amp[0] = np.sqrt(K[0].real ** 2 + K[0].imag ** 2)
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の一行は下記と同じことになります。
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```python
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-
amp[0][0] = np.sqrt(K[0][0].real ** 2 + K[0][0].
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+
amp[0][0] = np.sqrt(K[0][0].real ** 2 + K[0][0].imag ** 2)
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-
amp[0][1] = np.sqrt(K[0][1].real ** 2 + K[0][1].
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67
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+
amp[0][1] = np.sqrt(K[0][1].real ** 2 + K[0][1].imag ** 2)
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...
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-
amp[0][span-1] = np.sqrt(K[0][span-1].real ** 2 + K[0][span-1].
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+
amp[0][span-1] = np.sqrt(K[0][span-1].real ** 2 + K[0][span-1].imag ** 2)
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70
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71
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参考までに、ここまでをまとめた全体のソースコードを示します。
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