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我只是想了解从返回的值是什么computeSpectrum(bytes,true,0)意思。对于我从字节数组中读取的每个浮点数，我的值范围从 0 到 1，但每个值是否代表赫兹的范围。

假设我有一个零数组：

a = numpy.zeros(1000)

然后我介绍一些重复的“事件”：

a[range(0, 1000, 30)] = 1

问题是，我如何检测那里的“信号”？因为如果我进行“常规”FFT，它与理想信号相差甚远，所以我无法清楚地表明我的“真实”信号在哪里：

f = abs(numpy.fft.rfft(a))

有没有一种方法可以在一定程度上确定这些重复？特别是如果我混合的很少，例如这里：

我想在结果数据上获得三个“尖峰”......

我想编写一个应用程序来转置 wav 文件播放的密钥（为了好玩，我知道有些应用程序已经这样做了）......我对如何实现这一点的主要理解是

1）将音频文件切成非常小的块（比如每秒 1/10）

2) 在每个块上运行 FFT

3）根据我想要的键将频率空间向上或向下移相

4）使用逆FFT将每个块返回到时域

5）将所有块粘在一起

但是现在我想知道当我尝试将它们重新粘合在一起时，转换后的块是否不再连续。有什么想法我应该如何做到这一点以保证连续性，还是我什么都不担心？

目前，我对一组数据进行了 FFT，这给了我一个在 x 轴上的频率和在 y 轴上的振幅的图。我想计算图表下的面积来给我能量。

我不确定如何确定该区域，因为我没有方程式，而且我只想要图的某个区域而不是图下的整个区域。有什么办法可以做到吗？

好的，我想做的是一种音频处理软件，它可以检测流行频率，如果频率播放时间足够长（几毫秒），我知道我得到了肯定的匹配。我知道我需要使用 FFT 或类似的东西，但在这个数学领域我很烂，我确实搜索了互联网，但没有找到只能做到这一点的代码。

我试图实现的目标是让自己成为一个自定义协议来通过声音发送数据，每秒需要非常低的比特率（5-10bps），但我在传输端也非常有限，因此接收软件需要能够自定义（不能使用实际的硬件/软件调制解调器）我也希望这只是软件（除了声卡没有额外的硬件）

非常感谢您的帮助。

我想对图像进行傅里叶变换。但是如何将图片更改为数组？在此之后，我认为我应该使用 numpy.fft.rfft2 进行转换。以及如何从数组变回图像？提前致谢。

有人可以根据上面的结果解释吗？

我对编程 VST 插件越来越感兴趣，并且我对音频 dsp 和 FFT 有基本的了解。

我想使用 VST.Net，我想知道如何实现基于 FFT 的效果。过程代码看起来像

如果我是正确的，通常 FFT 将应用于输入，对 FFT 数据进行一些处理，然后逆 FFT 将创建处理后的声音缓冲区。

但是由于 FFT 在指定的缓冲区大小上工作，该缓冲区大小很可能与输入/输出样本的（任意）数量不同，您将如何处理这个问题？

我正在尝试为我的应用程序构建一个刻度图视图，以查看我们是否可以从小波变换中检索相关信息，而不是使用频谱图查看可以通过 FFT 检索到的内容。

到目前为止，我可以采用波形并对其执行前向小波变换。但是我在下一步迷路了。如何将这些信息转化为电力/能源信息？我有一组不同频率的波形，但正如我所说，我没有频率信息。

谁能告诉我将这些转换后的数据转换为尺度图的下一步是什么？

任何帮助将不胜感激，因为我的谷歌技能让我失望了！

我正在编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以及欧拉公式，以避免为此使用复数类。到目前为止，我有这个：

但是 Math.Cos 和 Math.Sin 项最终会变成正数和负数，所以当我将这些项与 data[k] 相乘时，它们会抵消，我只会得到一些非常小的值。我知道它是如何发生的，但我无法理解我的代码可能如何错误地表示数学。任何帮助表示赞赏。仅供参考，我必须自己写，我意识到我可以得到现成的 FFT。