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使用渐变颜色绘制矩阵“Spectrogram”: 在使用STFT（短时傅立叶变换）之后，输出是表示3d图的矩阵，好像(A[X, Y] = M) A是输出矩阵，X是时间，Y是频率，并且第三维M是像素颜色强度所示的幅度，如下图所示：谱图2 如何使用C＃中的图片中的渐变颜色绘制输出矩阵A？是否有一个包含C＃频谱图控件的库？更新：在对给定算法进行一些修改后我可以绘制光谱图，我没有改变调色板，除了第一种颜色变为黑色但我不知道为什么它会褪色！这个代表一种声音再见再见光谱图而这是一个pure sine wave所以它几乎都是相同的频率纯正弦波频谱图输出被接受它表示输入信号的频率如预期的那样，但我认为有一种方法可以使光谱图像示例中的那样进行说明，请您查看我的代码并建议修改？这是事件处理程序： private void SpectrogramButton_Click(object sender, EventArgs e) { Complex[][] SpectrogramData = Fourier_Transform.STFT(/*signal:*/ samples, /*windowSize:*/ 512, /*hopSize:*/ 512); SpectrogramBox.Image = Spectrogram.DrawSpectrogram(SpectrogramData, /*Interpolation Factor:*/ 1000, /*Height:*/ 256); } 这是我修改后的绘图function： public static Bitmap DrawSpectrogram(Complex[][] Data, int InterpolationFactor, int Height) { […]

在音频文件中查找音频样本（频谱图已存在）: 我想要实现以下目标：使用Skype，拨打我的邮箱（工作）输入密码并告诉邮箱我要记录一条新的欢迎信息（有效）现在，我的邮箱告诉我在发出哔哔声后记录新的欢迎信息我想等待哔哔声然后播放新消息（不起作用）我是如何努力实现最后一点的：使用FFT和滑动窗口（工作）创建频谱图为哔哔声创建“指纹” 在来自Skype的音频中搜索该指纹我面临的问题如下：来自skype和参考蜂鸣声的音频的FFT结果在数字意义上是不同的，即它们相似但不相同，尽管从具有Skype音频记录的音频文件中提取蜂鸣声。下图显示左侧Skype音频的蜂鸣声频谱图和右侧的参考蜂鸣声频谱图。如你所见，它们非常相似，但不一样…… 上传了一张图片http://img27.imageshack.us/img27/6717/spectrogram.png 我不知道，怎么从这里继续。我应该对其进行平均，即将其划分为列和行，并比较这些单元格的平均值，如此处所述？我不确定这是最好的方法，因为他已经声明，它对短音频样本效果不佳，并且哔哔声的长度不到一秒…… 关于如何进行的任何提示？

简单的就地离散傅立叶变换（DFT）: 我正在写一个非常简单的就地DFT。我正在使用此处显示的公式： http ： //en.wikipedia.org/wiki/Discrete_Fourier_transform#Definition以及Euler的公式，以避免仅为此使用复数类。到目前为止我有这个： private void fft(double[] data) { double[] real = new double[256]; double[] imag = new double[256]; double pi_div_128 = -1 * Math.PI / 128; for (int k = 0; k < 256; k++) { for (int n = 0; n < 256; n++) { real[k] += data[k] * Math.Cos(pi_div_128 * […]

定义频率上的音量（C＃）: 我不明白为什么音量定义频率不如预期。我依次用几个指定的频率向我的麦克风发送声音。然后我做我的麦克风缓冲区的FFT。退出FFT时，我有一个复数数组。要知道定义频率上的声音音量，我看看我的数组，我得到这个数组中的元素数： MyFrequency = n*SamplingRate/SizeOfArray. 接下来，我得到复数的大小 (sqrt(Re^2+Im^2) 如果我是对的，这会显示此频率上的声音音量。但是这个值会根据频率发生很大变化。如果我错了，请向我解释我需要做些什么来纠正我的错误。如果我是对的，请解释一下为什么这些价值变化如此之大。

从FFT获取RMS: 我得到了一组数据电压，我希望从之前应用的FFT中获得RMS值到该数据。我已经看到时域中的RMS应该等于Parseval定理的RMS（fft）/ sqrt（nFFT），但给出了不同的结果。我正在使用这些function：1）FFT public static VectorDPoint FFT(double[] trama, double samplingFreq) { double fs = samplingFreq; // Sampling frequency double t1 = 1 / fs; // Sample time int l = trama.Length; // Length of signal // Time vector //Vector t = Normal(0, l, 1) * t1; //// Values vector //Vector y = new Vector(trama); […]

如何使用谐波产品频谱获得基频？: 我正试图从麦克风输入中获得音高。首先，我通过FFT将信号从时域分解到频域。在执行FFT之前，我已将Hamming窗口应用于信号。然后我得到了FFT的复杂结果。然后我将结果传递给谐波产品光谱，其中结果被下采样，然后乘以下采样峰值，并给出一个复数值。那我该怎么做才能获得基频？ public float[] HarmonicProductSpectrum(Complex[] data) { Complex[] hps2 = Downsample(data, 2); Complex[] hps3 = Downsample(data, 3); Complex[] hps4 = Downsample(data, 4); Complex[] hps5 = Downsample(data, 5); float[] array = new float[hps5.Length]; for (int i = 0; i < array.Length; i++) { checked { array[i] = data[i].X * hps2[i].X * hps3[i].X […]

如何使用NAudio实时计算FFT（ASIO输出）: 我正在编写吉他（小提琴）英雄的克隆作为本学年的最终项目。我的想法是从我的电子小提琴中获取输入，通过FFT进行分析，做一些逻辑并绘制并通过扬声器输出。也许是并行线程中的一些步骤。我已经实现了Asio低延迟输入输出，但我在实现实时FFT时遇到了很大的问题。这是一个与sampleAggregator一起设置asioOut的代码。样本聚合器应存储每次调用AudioAvailable（）时添加的样本，并在样本数超过fftLength时触发FFT计算。 private static int fftLength = 8192; private SampleAggregator sampleAggregator = new SampleAggregator(fftLength); void asioStartPlaying(object sender, EventArgs e) { sampleAggregator.PerformFFT = true; sampleAggregator.FftCalculated += new EventHandler(FftCalculated); var asioOut = new AsioOut(); BufferedWaveProvider wavprov = new BufferedWaveProvider(new WaveFormat(48000, 1)); asioOut.AudioAvailable += new EventHandler (asio_DataAvailable); asioOut.InitRecordAndPlayback(wavprov, 1, 25); asioOut.Play(); } void asio_DataAvailable(object […]

C＃库做fft和ifft？: 是否有一个免费的c＃库来进行快速傅立叶变换及其反演？

频域图像卷积: 我想在频域中将Lena卷入其中。这是一本书的摘录。这表明卷积的输出应该如何：我编写了以下应用程序来实现频域中两个图像的卷积。我遵循的步骤如下：将Lena转换为复数矩阵。应用FFT以获得复杂矩阵。逐个元素地乘以两个复杂矩阵（如果这是卷积的定义）。将IFFT应用于乘法结果。输出似乎未达到预期：这里有两个问题：输出仅包含黑色背景，其中心只有一个点。执行卷积后原始图像失真。。注意。 FFT和I-FFT与相同的库完美配合。笔记2。 SO中有一个线程似乎在讨论相同的主题。。源代码： public static class Convolution { public static Complex[,] Convolve(Complex[,]image, Complex[,]mask) { Complex[,] convolve = null; int imageWidth = image.GetLength(0); int imageHeight = image.GetLength(1); int maskWidth = mask.GetLength(0); int maskeHeight = mask.GetLength(1); if (imageWidth == maskWidth […]

NAudio fft结果给出所有频率C＃的强度: 我有一个工作实现NAudio的wasapi环回录制和数据的FFT。我获得的大部分数据都是应该的，但每隔一段时间（10秒到几分钟的间隔），它几乎在所有频率上都显示振幅。基本上，图像从右到左滚动，时间和频率从底部的最低频率开始以对数标度进行。这些线是错误。据我所知，那些不应该在那里。我得到音频缓冲区并将样本发送到聚合器（应用汉明窗口），该聚合器实现了NAudio FFT。在我以任何方式修改它之前检查了数据（FFT结果）（图像不是来自原始FFT输出，而是desibel缩放），确认FFT结果给出了那些线。我还可以指出图片是用LockBits修改的，所以我认为那里的逻辑有问题，但这就是我查看显示同样问题的FFT输出数据的原因。好吧，我可能是错的，问题可能在某个地方，我说它不是，但它似乎真的来自FFT或缓冲数据（数据本身或样本的聚合）。不知怎的，我怀疑缓冲区本身是否像这样被破坏了。如果有人知道是什么原因造成这种情况我会非常感激！ UPDATE 所以我决定绘制整个FFT结果范围而不是它的一半。它表现出奇怪的一些。我不确定FFT，但我认为傅立叶变换应该给出一个围绕中间反映的结果。这当然不是这种情况。图像是线性比例的，因此图像的精确中间是FFT结果的中间点。底部是第一个，顶部是最后一个。我正在播放一个10kHz的正弦波，它给出了两条水平线，但顶部超出了我。看起来这些线条在图片的底部四分之一处被镜像，所以这对我来说也很奇怪。更新2 所以我将FFT大小从4096增加到8192再次尝试。这是我输出正弦频率的输出。似乎结果反映了两次。一旦在中间，然后再在上半部和下半部。现在，巨大的线条已经消失了……看起来这些线条现在只出现在下半部分。在使用不同的FFT长度进行一些进一步测试之后，该线路中的线条似乎是完全随机的。更新3 我做过很多测试。我添加的最新内容是样本重叠，以便在下一个FFT开始时重用示例数组的后半部分。在汉明和汉恩的窗户上，它给了我很大的强度（就像我发布的第二张照片一样）但不是布莱克曼哈里斯。禁用重叠可消除每个窗口函数上的最大错误。即使使用BH窗口，顶部图片中的较小错误仍然存在。我仍然不知道为什么会出现这些线条。我当前的表单允许控制使用哪个窗口function（前面提到的三个），重叠（开/关）和多个不同的绘图选项。这允许我在更改时比较所有影响方效果。我会进一步调查（我很确定我在某些方面犯了一个错误）但是很好的建议非常受欢迎！