关于 scipy.fft 函数的困惑
Confusion about scipy.fft function
我有一个音频样本，它以 22k Hz 采样，总样本数 = 660k，持续时间为 30 秒。 (22k*30 = 660k)
当我绘制完整样本的 fft 时，我得到一个具有 660k x 值和相应 y 值的对称图，如图所示：
这似乎是因为声音样本的最大频率为 330k Hz，（我有一些想法，它在 fft 变换的一半之后重复，因为负频率和正频率具有相同的值）。如果我调整声音样本的长度，fft 图的最大频率会相应改变
(length/2 -> 最大值 freq/2),
这不应该发生，因为频率与样本长度无关。
有什么建议吗？我无法理解这一点。
当您以 fs 的采样率计算长度为 N 的音频（或任何数据）的 FFT 时，结果将是数组，Y，N 个复数，其中
幅度(Y(n)) = 频率为(n * fs)/N赫兹。
其中 n = 0,1,2,...N。
意味着 Y 包含从 0 到 fs 的频率信息（在某些软件中，如 matlab，返回的范围是从 -fs/2 到 fs/2相反）。
在你的情况下 fs = 22000Hz , N = 660000 所以
幅度(Y(n)) = 频率为(n * 22000)/660000 Hz 时的幅度； n = 0,1,2,...660000.
所以你的 x 轴应该 运行 从 0Hz 到 22000Hz 而不是从 0 到 660000。
我有一个音频样本，它以 22k Hz 采样，总样本数 = 660k，持续时间为 30 秒。 (22k*30 = 660k)
当我绘制完整样本的 fft 时，我得到一个具有 660k x 值和相应 y 值的对称图，如图所示：
这似乎是因为声音样本的最大频率为 330k Hz，（我有一些想法，它在 fft 变换的一半之后重复，因为负频率和正频率具有相同的值）。如果我调整声音样本的长度，fft 图的最大频率会相应改变
(length/2 -> 最大值 freq/2),
有什么建议吗？我无法理解这一点。
当您以 fs 的采样率计算长度为 N 的音频（或任何数据）的 FFT 时，结果将是数组，Y，N 个复数，其中
幅度(Y(n)) = 频率为(n * fs)/N赫兹。
其中 n = 0,1,2,...N。
意味着 Y 包含从 0 到 fs 的频率信息（在某些软件中，如 matlab，返回的范围是从 -fs/2 到 fs/2相反）。
在你的情况下 fs = 22000Hz , N = 660000 所以
幅度(Y(n)) = 频率为(n * 22000)/660000 Hz 时的幅度； n = 0,1,2,...660000.
所以你的 x 轴应该 运行 从 0Hz 到 22000Hz 而不是从 0 到 660000。