Python：频率估计的过零方法

Question

我正在尝试了解用于频率估计的过零方法。搜索后，找到这段代码：

est_freq = round(framerate / np.mean(np.diff(zero_crossings)) / 2)

进一步剖析学习，我写了下面的代码：

import numpy as np

framerate = 1e3

a = [1, 2, 1, 1, -3, -4, 7, 8, 9, 10, -2, 1, -3, 5, 6, 7, -10]

signs = np.sign(a)
diff = np.diff(signs)
indices_of_zero_crossing = np.where(diff)[0]

print(a)
print(signs)
print(diff)
print(indices_of_zero_crossing)

total_points = np.diff(indices_of_zero_crossing)
print(total_points)

average_of_total_points = np.mean(total_points)
print(average_of_total_points)

freq = framerate/average_of_total_points/2

我的问题是，第 freq = framerate/average_of_total_points/2 行发生了什么。求过零差的均值除以 2 的目的是什么？

谁能解释一下？谢谢。

Answer 1

我不确定你从哪里得到采样频率（帧率），但在数字信号处理中有一个叫做 Nyquist frequency 的东西，你不能可靠地采样超过一半的采样频率，这可以解释你的因素 2。请注意，在你的代码中，除法与片段不同。

应该是freq = framerate/(average_of_total_points/2)

Python：频率估计的过零方法

Python: Zero Crossing method for Frequency Estimation

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signal-processing

frequency

zerocrossing