用于比较吉他弦的 Matplotlib Magnitude_spectrum Python 单位
Matplotlib Magnitude_spectrum Units in Python for Comparing Guitar Strings
我正在使用 matplotlib 的 magnitude_spectrum 来比较吉他弦的音调特征。 Magnitude_spectrum 将 y 轴显示为具有“幅度（能量）”的单位。我使用两个不同的 'processes' 来比较 FFT。过程 2（由于缺乏更好的描述）更容易解释 - 下面的代码和图表
我的问题是：
- 就单位而言，“幅度（能量）”是什么意思，它与 dB 有何关系？
- 使用#Process 2（见下面的代码和图表），我在看什么类型的单位，dB？
- 如果#Process 2 不是 dB，那么将其缩放到 dB 的最佳方法是什么？
我下面的代码（简化版）显示了我在 about/looking 上谈论的内容的示例。
import numpy as np
from scipy.io.wavfile import read
from pylab import plot
from pylab import plot, psd, magnitude_spectrum
import matplotlib.pyplot as plt
#Hello Signal!!!
(fs, x) = read('C:\Desktop\Spectral Work\EB_AB_1_2.wav')
#Remove silence out of beginning of signal with threshold of 1000
def indices(a, func):
#This allows to use the lambda function for equivalent of find() in matlab
return [i for (i, val) in enumerate(a) if func(val)]
#Make the signal smaller so it uses less resources
x_tiny = x[0:100000]
#threshold is 1000, 0 is calling the first index greater than 1000
thresh = indices(x_tiny, lambda y: y > 1000)[1]
# backs signal up 20 bins, so to not ignore the initial pluck sound...
thresh_start = thresh-20
#starts at threshstart ends at end of signal (-1 is just a referencing thing)
analysis_signal = x[thresh_start-1:]
#Split signal so it is 1 second long
one_sec = 1*fs
onesec = x[thresh_start-1:one_sec+thresh_start-1]
#process 1
(spectrum, freqs, _) = magnitude_spectrum(onesec, Fs=fs)
#process 2
spectrum1 = spectrum/len(spectrum)
我不知道如何批量处理多个 .wav 文件，所以我 运行 将这段代码分别放在一大堆不同的 .wav 文件上，然后将它们放入 excel 进行比较.但是为了不看难看的图，我画在了Python里。这是 #process1 和 #process2 绘制时的样子：
进程 1
进程 2
要转换为 dB，取任何非零频谱幅度的对数，并缩放（如果可用，缩放以匹配校准的麦克风和声源，或者使用任意缩放以使电平看起来熟悉），在绘图之前。
对于零幅度值，也许只需将日志替换或固定为您想要位于日志图底部的任何内容（当然不是负无穷大）。
Magnetude只是频谱的绝对值。正如您在过程 1 中标记的那样，"Energy" 是一个很好的思考方式。
进程1和进程2都在同一个单元中。唯一的区别是过程 2 中的值已除以数组的总长度（标量，因此单位没有变化）。通常这是作为 FFT 的一部分发生的，但有时它不会（例如 numpy.FFT 不包括除以长度）。
将其缩放为 dB 的最简单方法是：
(频谱, 频率, _) = magnitude_spectrum(onesec, Fs=fs, scale='dB')
如果您想自己执行此操作，则需要执行以下操作：
spectrum2 = 20*numpy.log10(频谱)
**值得注意的是，我不确定您是否应该应用 /len(spectrum)。我建议使用 scale='dB' !!
我正在使用 matplotlib 的 magnitude_spectrum 来比较吉他弦的音调特征。 Magnitude_spectrum 将 y 轴显示为具有“幅度（能量）”的单位。我使用两个不同的 'processes' 来比较 FFT。过程 2（由于缺乏更好的描述）更容易解释 - 下面的代码和图表
我的问题是：
- 就单位而言，“幅度（能量）”是什么意思，它与 dB 有何关系？
- 使用#Process 2（见下面的代码和图表），我在看什么类型的单位，dB？
- 如果#Process 2 不是 dB，那么将其缩放到 dB 的最佳方法是什么？
我下面的代码（简化版）显示了我在 about/looking 上谈论的内容的示例。
import numpy as np
from scipy.io.wavfile import read
from pylab import plot
from pylab import plot, psd, magnitude_spectrum
import matplotlib.pyplot as plt
#Hello Signal!!!
(fs, x) = read('C:\Desktop\Spectral Work\EB_AB_1_2.wav')
#Remove silence out of beginning of signal with threshold of 1000
def indices(a, func):
#This allows to use the lambda function for equivalent of find() in matlab
return [i for (i, val) in enumerate(a) if func(val)]
#Make the signal smaller so it uses less resources
x_tiny = x[0:100000]
#threshold is 1000, 0 is calling the first index greater than 1000
thresh = indices(x_tiny, lambda y: y > 1000)[1]
# backs signal up 20 bins, so to not ignore the initial pluck sound...
thresh_start = thresh-20
#starts at threshstart ends at end of signal (-1 is just a referencing thing)
analysis_signal = x[thresh_start-1:]
#Split signal so it is 1 second long
one_sec = 1*fs
onesec = x[thresh_start-1:one_sec+thresh_start-1]
#process 1
(spectrum, freqs, _) = magnitude_spectrum(onesec, Fs=fs)
#process 2
spectrum1 = spectrum/len(spectrum)
我不知道如何批量处理多个 .wav 文件，所以我 运行 将这段代码分别放在一大堆不同的 .wav 文件上，然后将它们放入 excel 进行比较.但是为了不看难看的图，我画在了Python里。这是 #process1 和 #process2 绘制时的样子：
进程 1
进程 2
要转换为 dB，取任何非零频谱幅度的对数，并缩放（如果可用，缩放以匹配校准的麦克风和声源，或者使用任意缩放以使电平看起来熟悉），在绘图之前。
对于零幅度值，也许只需将日志替换或固定为您想要位于日志图底部的任何内容（当然不是负无穷大）。
Magnetude只是频谱的绝对值。正如您在过程 1 中标记的那样，"Energy" 是一个很好的思考方式。
进程1和进程2都在同一个单元中。唯一的区别是过程 2 中的值已除以数组的总长度（标量，因此单位没有变化）。通常这是作为 FFT 的一部分发生的，但有时它不会（例如 numpy.FFT 不包括除以长度）。
将其缩放为 dB 的最简单方法是：
(频谱, 频率, _) = magnitude_spectrum(onesec, Fs=fs, scale='dB')
如果您想自己执行此操作，则需要执行以下操作： spectrum2 = 20*numpy.log10(频谱)
**值得注意的是，我不确定您是否应该应用 /len(spectrum)。我建议使用 scale='dB' !!