# 如何用Python实现基频曲线
## 引言
在信号处理和音乐数据分析中，基频通常用来表示音调的频率。基频曲线可以帮助我们了解音频信号的频率变化，尤其在音频分析和声音合成中极为重要。本文将指导您如何用Python实现基频曲线的绘制，适合刚入行的开发者跟进学习。
## 流程概述
在开始编码之前，我们需要先明确整个实现过程的步骤，以下是具体的流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-10 03:50:28
124阅读
在Python中，可以使用matplotlib库来绘制基频曲线（即音乐的音调曲线）。以下是一个简单的例子，演示如何绘制一个简单的正弦波基频曲线：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 参数
A = 1.0 # 振幅
f = 440.0 # 频率（Hz），人耳听力的基准频
原创
2024-09-21 20:44:30
136阅读
你有没有经常好奇一些音乐软件的频谱特效是怎么做的，为什么做的这么好看？有没有想试试自己提取音乐频谱并可视化展现出来？今天，咱就结合上次的音乐剪辑操作：来简单粗暴地可视化下面这首歌曲的频谱！1.准备开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南进行安装。Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Ter
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2023-09-04 21:53:56
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哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手。运营社区：C站/掘金/腾讯云/阿里云/华为云/51CTO；欢迎大家常来逛逛
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
我是一名后端开发爱好者，工作日常接触到最多的就是Java语言啦，所以我都尽量抽业余时间把自己所学到所会的，通过文章的形式进行输出，希望以
原创
2024-09-21 00:20:55
47阅读
Python绘制基频曲线——实例解析与应用探讨
在音频处理和信号分析中，基频（Fundamental Frequency）是信号的基本频率成分，理解并能用Python绘制基频曲线对于这类任务是非常实用的。
下面我们将通过一个实例来详细解释如何使用Python实现基频曲线的绘制：
导入所需库：首先需要使用matplotlib和numpy这两个常用的Python数据可视化和处理库。例如：
impo
原创
2024-09-18 07:03:48
95阅读
如果需要分析更复杂的音频，例如包含多个频率成分、噪声干扰的音频，Python的numpy和scipy库提供了丰富的工具，如傅里叶变
原创
2024-09-24 16:26:29
85阅读
## 如何用 Python 去除基频
### 操作流程
首先，我们需要明确整个处理过程的步骤，可以使用以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取音频文件 |
| 2 | 对音频文件进行短时傅立叶变换（STFT） |
| 3 | 寻找主要频率（基频） |
| 4 | 剔除主要频率的傅立叶系数 |
| 5 | 进行逆傅立叶变换，得到去除基频后的音频文
原创
2024-05-27 03:22:02
51阅读
# 实现功率谱基频 Python
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD;
A(开始)-->B(导入数据);
B-->C(计算功率谱);
C-->D(找到基频);
D-->E(输出结果);
E-->F(结束);
```
## 二、步骤详解
### 1. 导入数据
首先，我们需要导入必要的库，并准备好数据。
```pyt
原创
2024-03-28 03:55:01
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单音音符物理学三要素：基频、振幅、倍频 单音音符心理学三要素：音调、响度、音色 物理学三要素与心理学三要素有相关关系：基频-音调，振幅-响度，倍频-音色 单个音符包括音调（音高）、时值两个内容 乐器发声时，声音信号中的最低频分量信号为基频信号，基频的各整数倍频分量信号为谐频信号。在乐理中，基频信号称为基音，谐频信号称为泛音。 音调由乐器发声时的基频决定，响度主要由基频信号的振幅决定，音色由组成泛音
在本篇文章中，我将详细探讨如何使用Python提取音频的基频。基频又称为“第一谐波”或“基本频率”，在音频分析和信号处理中具有重要的意义。通过正确的方法，我们能够准确提取音频信号中的基频，进一步进行音频特征分析。
### 协议背景
音频分析技术不断发展，特别是在机器学习和信号处理领域。音频信号可被视为在时间和频率域中进行分析的协议。以下为音频分析的四象限图，展示了不同技术和应用的分布：
```
文章目录1、基2时间抽取FFT算法原理2、基2时间抽取FFT算法流图2.1、示例1 ~ 4点的序列表示成两个2点的DFT2.2、示例2 ~ 8点的序列表示成两个2点的DFT2.3、实例演示3、基2时间抽取FFT算法流图特点3.1、蝶形图的关系3.2、旋转因子的规律3.3、序列关系3.4、原位运算4、基2时间抽取FFT算法的复杂度 1、基2时间抽取FFT算法原理将一个长序列的DFT，表达为2个短序
基本概念了解基频与音高的区别，单音与多音基频估计的区别，音乐的谐和，非谐和，准谐和等音高与基频声音音调的高低，间接与发出声音物体的振动频率相关，只有对周期性频率的声音。音高才有意义，不存在周期性频率的声音，音高没有意义。 基频（基音频率）表示为F0,代表声音振动周期的倒数，上图所示的表示单簧管演奏0.25秒的声音（C2 调，基频为440hz）基频为两个峰值点之间周期，的倒数。 基频大小在信号处理采
# 项目方案：基于Python的音频基频改变
## 1. 简介
本项目旨在通过Python编程语言实现对音频文件的基频改变。基频是指音频信号中的基本频率，也被称为音高或音调。通过改变音频的基频，可以实现音高的升高或降低，从而改变音频的音调。
音频基频的改变在音乐制作、语音合成、语音转换等领域具有广泛的应用。本项目将使用Python中的音频处理库和信号处理技术，实现对音频基频的改变。
## 2
原创
2023-09-23 18:14:03
258阅读
# 使用 Python 的傅里叶算法提取基频分量
傅里叶变换是信号处理领域中一种强有力的工具，用于分析信号的频率成分。通过傅里叶变换，我们可以从一个信号中提取出其基频成分。本文将带领大家了解如何利用 Python 实现傅里叶算法提取基频分量。整件事情的流程如下：
| 步骤 | 内容 |
|------|-----------------------|
| 1
Panel的设计其实很简单，根据实验目的来选择需要捕获的区域，我们需要做的就是把这些需要捕获的区域做成一个bed文件。下面就以BRCA1/2两个基因来举例子，一般bed都是设计在基因的CDS区，因为内含子区域往往包含很多低复杂度区域（比如重复区域），所以内含子的捕获性能往往较差，后期分析难度也高。我们需要先准备基因组注释文件，我从NCBI下载的最新版gtf文件（https://ftp.ncbi.n
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2023-12-06 17:14:30
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讲到这里，关于傅里叶变换的历史起源就讲完了，或许以后我还会发布一些关于傅里叶变换的应用之类的文章，但那也是以后的事情了。 其实简单来说，其实傅里叶变换就是把一个信号变为一堆正弦信号的组合。这些正弦信号是什么频率，这个总的信号的频谱就包含这些频率。 中间给了很多公式，也做了不少解释。但我认为还是有一些地方仍然没有解释好，
第一，傅立叶变化是对函数或者信号的频率的抽样，傅立叶变换的变换式可以看出这一点。 第二，omega=2*pi/T，这个公式很普通，但是很重要，因为在推到傅立叶积分的时候，这个公式被用到，是推到的关键部分。并且可以通过 这个公式解释后面傅立叶变换性质里的一些东西。 第三，关于傅立叶变换时域微分与频域的关系，可以通过上面的式子感性的认识到。df/dt，用极限的方式表示 li
小白CV 在机器学习领域中，用于评价一个模型的性能有多种指标，其中最常用的几项有FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)。在上一篇原创文章FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)评价指标详述中，详细的介绍了FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回
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2023-09-14 11:19:11
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提要：基于MOOC的“Python语言程序设计基础”，主讲人：嵩天。基本算是课本笔记。科赫雪花曲线设计思路一、三种人类思维特征逻辑思维：推理和演绎，数学为代表；实证思维：实验和验证，物理为代表；计算思维：设计和构造，计算机为代表；二、计算思维的概念概念诞生：2006年，时任美国卡内基-梅隆大学计算机系主任的周以真（Jeannette M. Wing)教授，提出了计算思维（Computational
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2024-06-10 19:09:20
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01什么是Lift？Lift是评估一个预测模型是否有效的一个度量；它衡量的是一个模型(或规则)对目标中“响应”的预测能力优于随机选择的倍数，以1为界线，大于1的Lift表示该模型或规则比随机选择捕捉了更多的“响应”，等于1的Lift表示该模型的表现独立于随机选择，小于1则表示该模型或规则比随机选择捕捉了更少的“响应”。维基百科中提升度被解释为“Target response divided by
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2023-12-04 18:56:28
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