Python FFT的輸入與輸出分析

本文簡述如何使用numpy的fft lib進行快速傅利葉變換，以及對fft變換後結果的分析。由於水平有限，不當之處望指正。

使用如下**生成仿結他c和弦聲音片段，如下**所示。

import numpy as np

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import librosa
import ipython.display as ipd
sr = 8000
l = 3
t = sr * l
t = np.array(range(0, t)) / sr
x = np.sin(2 * np.pi * 130.81 * t) + 0.8 * np.sin(2 * np.pi * 164.81 * t) + 1.2 * np.sin(2 * np.pi * 196.00 * t)
x = x / max(x)
ipd.audio(x, rate=sr)

numpy的fft變換非常簡單，使用fft()函式即可。

y = np.fft.fft(x)

上述使用3秒的資料(24000個點)分析頻率特徵比較消耗計算時間，也可以通過更少的資料來分析，如下述**使用1024個取樣點。由於取樣點變少，而分析的頻率範圍(0 ~ 8000hz)不變，因此輸出結果的精度降低了。

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