如何绘制频谱的离散傅立叶图

时间:2019-05-11 20:39:07

标签: python matplotlib scipy fft

我正在尝试绘制wav文件数据的频率频谱。我得到了一个复数列表,通过测试较小的数字,我知道这些值是正确的。但是,我不知道如何绘制。我只知道我应该得到一些像对称的小条形图。但是我的图不是。下面是我的代码和当前图。

from scipy.io.wavfile import read
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math

df = read('matches-4.wav')
data = np.array(df[1], dtype=float)[:, 1][2000:2512]  # using right channel


def discrete_fourier_transformation():
    c = []
    for k in data:
        summation = 0
        for j in data:
            summation += j * math.e ** (-1j * (2 * math.pi / len(data)) * j * k)
        c.append(abs(1 / len(data) * summation))
    return c


values = discrete_fourier_transformation()
plt.plot(values)
plt.show()

enter image description here

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

由于实现离散傅立叶变换时遇到问题,因此无法从图形中获得预期的对称性。

更具体地说,在您的离散傅立叶变换实现中,复杂的指数应包括乘以整数因子,我想这就是您尝试对jk进行的操作。但是,jk循环的配置方式是实际数据值。要解决此问题,您应该使用以下命令更新循环,使其超出range(0,len(data)范围:

def discrete_fourier_transformation():
    c = []
    for k in range(0,len(data)):
        summation = 0
        for j in range(0,len(data)):
            summation += data[j] * math.e ** (-1j * (2 * math.pi / len(data)) * j * k)
        c.append(abs(1 / len(data) * summation))
    return c