假设我有一个七列的数据集，我只需要一个大小为1,415,684行的列（xyz_magnitude），然后我将它输入以计算该列的光谱图，我希望得到一列具有相同大小的光谱图作为输入（xyz_magnitude），但它得到一个超过1,415,684的列。它实际上打印了7,087,647行
为什么这个数量庞大的谱图行，以及为什么它与输入的行数不一样
这是我的代码
dataset = np.loadtxt("dataset.txt", delimiter=",")
magnitude = dataset[:,5]
ls, freqs, bins, im = plt.specgram(magnitude, NFFT=1000, Fs=1.0, noverlap=900)
merged = list(itertools.chain(*ls))
答案 0 :(得分：0)
specgram计算输入信号的多个段的离散傅里叶变换，以给出输出矩阵，该矩阵随时间呈现频率内容（沿着每个给定列的行）（每列表示不同的时刻）。
在您的特定情况下，将参数NFFT设置为1000时，您将获得1000/2 + 1或501行的输出（即包括501个频率分档）。时间片的数量由NFFT和noverlap参数的组合控制，以给出14,147行。然后，这会产生501 * 14,147 = 7,087,647值（与您的连接输出一致）。
要获得单个时间片（与NFFT=1000一样使用更多频率分片），您可以设置NFFT=1,415,684（这会为sides=default提供707,843值的输出/ sides=onesided，或sides=twosided的1,415,684个值与plt.specgram，或使用numpy.fft之类的FFT原语。