一：需求分析通过使用快速傅立叶变换来增加语音谐波的幅度，从而提高语音质量：将时域信号转换为频域，然后处理频谱，然后将其转换回时域。我们的目的在于增加振幅，改善语音质量，确保音频没有削波或失真。将产生的时域信号另存为WAV（16位）并将其包括在提交中。指定增加谐波幅度的量以及声音的变化方式。wavtxtfft -i yyy.txt -o fft.txtyyy.txt可以是一行一个数的格式。也可以是：
转载
2023-12-19 15:54:43
172阅读
# Python 音频处理中的快速傅里叶变换 (FFT)
在现代音频处理领域，快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）是一个重要的工具。FFT可以帮助我们将时间域信号转换为频率域信号，进而对音频进行分析、处理和合成。这篇文章将介绍FFT的基本概念，并提供一个Python示例，以帮助读者更好地理解如何在音频处理中使用FFT。
## 1. 快速傅里叶变换简介
傅里叶
FFT用于信号的频谱分析，本项目基于K60开发板（渡鸦）。信号采集在测试初期的信号采集选择了用K60片上ADC以单端模式对1KHz方波进行采集。采用方波的原因：第一，方波的频谱是sa函数，可以清楚的看到谐波。第二，片上ADC的动态范围为0~3.3V，对负电压采集需要进行处理。 ##FFT将ADC采集的时域信号变换到频域 ADC采集的信号以数组的形式存放起来，经过FFT算法将时域转换到频谱。在FFT
转载
2023-10-24 10:05:59
106阅读
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# # file_path = 'D:\\code_python\\KAIR\\visualization\\x0.png'
# file_path = 'D:\\dataset\\test\\classic5\\lena.bmp'
# img = cv2.imread(f
转载
2023-07-07 16:31:20
157阅读
程序设计六：音频的反FFT一：需求分析 FFT变换是将信号从时域转换到频域，这样在时域复杂的信号转换到频域看起来就方便容易了很多。但有时候也需要将频域信号转换到时域，所以这时运用到IFFT变换。逆向快速傅里叶变换(IFFT)的计算原理是将频域（注意频域是复数）数据进行取共轭复数（虚部取反），然后再进行FFT变换，这样便将频域信号转换到时域。因为FFT变换的结果是复数，所以从频域进行FFT变换过来的
在嵌入式领域中，ARM架构一直是最受欢迎的处理器架构之一，而Linux操作系统则是最流行的嵌入式系统之一。音频信号处理一直是嵌入式系统中的重要应用之一，其中FFT（快速傅立叶变换）被广泛应用于音频信号的频谱分析和信号处理。在ARM架构上运行的Linux系统中，实现音频FFT处理是一项复杂而具有挑战性的任务。
首先，要在ARM架构上运行FFT算法，需要充分利用ARM处理器的性能优势和多核处理能力。
原创
2024-04-01 10:14:18
101阅读
# 使用Python的FFT进行音频降噪
在音频处理和信号处理领域，降噪是提高音频质量的一个重要步骤。通过傅里叶变换，我们能够将音频信号从时域转换到频域，从而识别和消除不需要的噪声。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python中的快速傅里叶变换（FFT）来处理音频文件并进行降噪，并提供具体的代码示例。
## 什么是FFT？
FFT（Fast Fourier Transform）是一种高效计算
FFT是快速傅里叶变换，是离散傅里叶变换的快速算法。我们想要利用FFT计算频率或者观察频谱特性，离不开DFT的定义和性质。先简单介绍三个名词。 f 是实际物理频率，表示AD采集物理模拟信号的频率，Fs就是采样频率，根据奈奎斯特采样定理可以知道，Fs必须≥信号最高频率的2倍才能避免产生频谱混叠，也就是说用Fs做采样频率，信号的最高频率为Fs/2。 Ω称为模拟频率。ω称为数字频率。二者的关系ω = Ω
转载
2024-09-03 21:05:02
60阅读
文章目录ffmpeg抽取音视频文件中的音频流音频流类型AAC与m4a的区别AAC与mp3的区别用ffmpeg查看视频的信息用ffmpeg抽取AAC音频流从AAC文件中获取音轨音轨是什么东西分离人声和背景声测试系统介绍安装测试查看效果ffmpeg抽取音视频文件中的H264视频流ffmpeg抽取音视频文件中的H265数据 ffmpeg抽取音视频文件中的音频流音频流类型音频流主流上可分为AAC、m4a
转载
2024-01-16 22:54:22
118阅读
对于麦克风阵列来讲，N个麦克风之间信号是否有延迟，可以通过N个数据之间的相位差来判断。相位差是判断麦克风信号同步性的重要指标之一。 1. 相位和相位差 首先解释一下什么是相位和相位差。 1.1 相位 相位(phase) 是对于一个波，特定的时刻在它循环中的位置：一种它是否在波峰、波谷或它们之间的某点的标度。相位描述信号波形变化的度量，通常以度(角度)作为单位，也称作相角。当信号波形
转载
2024-06-07 17:40:51
76阅读
在这里先说明，本人并没有仔细地去看Android和PulseAudio的音频具体源代码和实现，欢迎指正。 从硬件用料上看，Android能不能做好音质？答案当然是可以的！MOTO的手机音质就做得不错。另外，W700也还可以（输出电平小了点，导致指标不好看）。 从软件和系统上看？答案是NO。高延迟，劣质SRC，这些玩意只能毁了音乐和音频应用。 简单地说，Android是用了一个Google自己开发
转载
2023-12-22 22:36:57
88阅读
用于音频处理
ffmpeg 切分音频文件ffmpeg -i 001.wav -ss 0 -t 520 001-slice-1.wav对音频文件001.wav，从第0秒开始切出520秒，存为001-slice-1.wavffmpeg 切分视频文件（关键帧，不重编码，快速但是卡关键帧所以会有不精确）ffmpeg -ss 00:48:22 -i 录制-2263
转载
2023-10-27 11:08:45
150阅读
python图像音频处理-判断相位和幅度的重要性这一步骤思想很简单。分别将两个图像或两个音频做FFT，再选取图像1/音频1的幅度，结合上图像2/音频2的相位，再做IFFT。看返回的图像或音频更接近图像1/音频1，还是图像2/音频2。若是前者，则说明幅度的信息量更重要；若是后者，则说明相位的信息量更重要。 目录python图像音频处理-判断相位和幅度的重要性1.图像处理第一步：两张图片做FFT第二步
转载
2023-09-08 23:40:04
104阅读
FFT信号流图：
程序实现是这样：
程序流程如下图：
首先进行位逆转，其实很简单，就是把二进制的位逆转过来：Matlab的位逆转程序：function a=bitreverse(Nbit, num)%Nbit = 4;%num = 8;a = 0;b = bitshift(1,Nbit-1);for i = 1:Nbit;if((bitand(num,1)) == 1)
转载
2023-10-10 14:35:15
74阅读
1引言 OFDM（正交频分复用）是一种多载波数字调制技术，被公认为是一种实现高速双向无线数据通信的良好方法。在OFDM系统中，各子载波上数据的调制和解调是采用FFT（快速傅里叶变换）算法来实现的。因此在OFDM系统中，FFT的实现方案是一个关键因素。其运算精度和速度必须能够达到系统指标。对于一个有512个子载波，子载波带宽20 kHz的OFDM系统中，要求在50 μs内完成512点的FFT运算。
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的50个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。Q1、Python中的列表和元组有什么区别？Q2、Python的主要功能是什么？Python是一种解释型语言。与C语言等
虽然直播落幕，但 Android 的音、视频技术仍然倍受关注！
一、引言Android 提供了常见的音频、视频的编码、解码机制。借助于多媒体类 MediaPlayer 的支持，开发人员可以很方便地在应用中播放音频、视频。只不过使用 MediaPlayer 播放视频时，没有提供图像输出界面。二、MediaPlayer 概述Android 框架
转载
2024-01-31 22:24:52
140阅读
目录前言快速傅里叶变换之numpyopenCV中的傅里叶变换np.zeros数组cv2.dft()和cv2.idft()DFT的性能优化cv2.getOptimalDFTSize()覆盖法填充0函数cv2.copyMakeBorder填充0时间对比 前言在学习本篇博客之前需要参考 快速傅里叶变换之numpypython的numpy中的fft()函数可以进行快速傅里叶变换，import cv2
转载
2023-07-20 23:08:04
148阅读
快速傅里叶变换介绍傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或，都可以表示为不同频率的余弦（或正弦）波的无限叠加。FFT 是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个变换到频域。那其在实际应用中，有哪些用途呢？有些在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征（频率，幅值，初相位）；FFT 可以将一个的频谱提取出来，进行频谱分析，为后续滤波准备；通过对一个系统的输入信
转载
2023-12-06 22:20:06
166阅读
傅里叶变换）其本质就是DFT，只不过可以快速的计算出DFT结果，要弄懂FFT，必须先弄懂DFT，DFT(DiscreteFourier Transform) 离散傅里叶变换的缩写，咱们先来详细讨论DFT，因为DFT懂了之后，FFT就容易的多了DFT(FFT)的作用:可以将信号从时域变换到频域，而且时域和频域都是离散的，通俗的说，可以求出一个信号由哪些正弦波叠加而成，求出的结果就是这些正弦波的幅度和
转载
2023-07-11 16:15:03
142阅读
