计算FFT峰值的强度
是指通过傅里叶变换（FFT）来分析信号频谱，并确定频谱中最大峰值的强度。FFT是一种将时域信号转换为频域信号的算法，它将信号分解为不同频率的成分，使我们能够了解信号中各个频率成分的强度。
在计算FFT峰值的强度时，可以按照以下步骤进行：
- 采集信号数据：首先需要采集要进行FFT分析的信号数据。这可以通过传感器、麦克风、摄像头等设备来获取。
- 数据预处理：对采集到的信号数据进行预处理，包括去噪、滤波、降采样等操作，以提高FFT分析的准确性和效率。
- 应用FFT算法：使用FFT算法对预处理后的信号数据进行频谱分析。FFT算法将信号从时域转换为频域，得到信号的频谱图。
- 寻找峰值：在频谱图中寻找最大峰值，即频谱中的最高峰值。这表示信号中具有最强的频率成分。
- 计算峰值强度：通过测量最大峰值的幅度或能量来计算峰值的强度。幅度表示峰值的振幅大小，能量表示峰值所包含的能量大小。
应用场景：
- 音频处理：计算FFT峰值的强度可以用于音频信号处理，如音频频谱分析、音频特征提取等。
- 图像处理：计算FFT峰值的强度可以用于图像处理，如图像频谱分析、图像特征提取等。
- 信号处理：计算FFT峰值的强度可以用于信号处理，如无线通信中的频谱分析、雷达信号处理等。
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计算FFT峰值的强度
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在物理实验室，我们的教授给我们布置了一项任务，就是分析一根拔掉的绳子的频谱。在声音采集之后，我们得到了一个执行FFT的脚本。
from scipy.fftpack import
浏览 19提问于2020-03-09得票数 1
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，我感兴趣的是，在整个时间里，FREQUENCY_LOW，FREQUENCY_HIGH的采样幅度(存在和不存在)。我只知道FFT的基本知识，我刚开始写这个，但没有道理： float[] input = new float[FFT_SIZE*2]; // not sure what size?for(int i=0;i<length;i++){
input[i]=t
浏览 3提问于2013-02-05得票数 0
开发一种应用程序来映射在乐器上演奏的音符。示例：-如果在钢琴上播放C，则应用程序将显示C。findViewById(R.id.textView2);音符数组由12个不同音符的频率组成该值由所获得的频率组成。值%notesi用于确定频率所属的最接近的音符。价值观变化很大！正因为如此，当C在钢琴上弹奏时，它就设定在C上，而不是因为价值观的变化而发生了一些变化。是
浏览 3提问于2015-01-03得票数 0
=abs(fft(x))根据理论，我们应该在曲线图上得到两个峰值，一个在-500 Hz，另一个在500 Hz。我不明白的是，我确实有两个峰值，但我不知道这些峰值的频率是多少。我知道有一种方法可以使用FFT指数，输入信号的长度和采样频率来计算频率，但我仍然不能计算频率。我知道有一些方法可以通过使用fftshift函数来对齐快速傅立叶变换图，使峰值位于它们表示<e
浏览 1提问于2012-12-05得票数 4
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我在.NET中开发了一个小软件，它实时接收来自传感器的信号，并对该信号进行快速傅立叶变换，这也是实时显示的。
我的<
浏览 3提问于2013-02-26得票数 1
2回答
J变换，输出频率不准确。
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我正在为谷歌眼镜开发一个应用程序，它能实时显示峰值电流峰值频率(Ish)，这是因为它录制了音频。我目前的问题是，频率报告变化非常快，所以很难确定一个频率，我也不确定我的NumberFormat输出格式是否正确，因为它只达到"00.000“。我可能需要一些帮助，在窗口，但我的理解在那里。private double mFreqFormat = 0.0;priv
浏览 5提问于2014-07-26得票数 3
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我使用的LomontFFT从信号的采样值中获得基波频率。为了测试基频是否被正确确定，我使用了一些过去的样本(具有已知的基频)。下面是我编写的代码，用于调用LomontFFT算法并确定FFT值： {+) this.chart2.Series[0].Points.AddXY(x, fftValues[x]);
}
浏览 1提问于2015-06-04得票数 0
我有一个项目，在这个项目中，我必须将声音分类为好的，坏的或中性的。我的计划是获得样本数据集的所有频率和基音，并使用SVM对其进行训练。int totalFramesRead = 0;
F
浏览 2提问于2017-04-02得票数 0
2回答
我很难理解如何将PCM数据从麦克风传递到我正在使用的这个由Piotr Wendykier制作的FFT类(这是JTransforms中的DoubleFFT_1D类)。我认为我必须返回一个实数和虚数，然后将实数加倍，以最终获得Frequency = 8000 *i/ 1024，其中i是最高量级的索引。import edu.emory.mathcs.jtransforms.fft.DoubleFFT_1D
浏览 2提问于2011-10-05得票数 0
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为什么经过快速傅里叶变换(FFT)后，我计算的振幅与原来的相距很远？当我的初始信号幅度在64 dB左右时，我得到的很低的幅值小于1。
请看我的密码。T = 1/120000 # sampli
浏览 4提问于2019-12-16得票数 1
1回答
我正在尝试找出两个信号'CA1‘和'PFC’在指定范围(25-140 25)内的峰值频率。
在Matlab中，到目前为止，我已经为这些信号中的每一个绘制了一个FFT (见下图)。这些FFT表明，每个信号在25-140 at之间的峰值频率是不同的，但我想量化这一点(例如，CA1峰值在80 at，而PFC峰值在55 at)。然而，我认为FFT不够平滑，所以当我尝试提取峰值</
浏览 0提问于2015-06-09得票数 1
2回答
这里是问题的背景:我有一个wav格式的DTMF信号，我必须识别它编码的数字序列。我必须在Matlab中使用快速傅立叶变换，这意味着我使用wavread读取wav文件，并识别由40ms静默或更长时间分隔的每个数字。到目前为止，我的代码如下：windows = floor(L / sam
浏览 0提问于2013-01-24得票数 1
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下面的代码，我想得到一个概览，不同的频率是如何存在于输入信号，以及他们有什么“强度”。不幸的是，如果一个频率有十进制位(比如：5.4表示一个频率)，那么情况就不一样了--参见第二个屏幕截图:现在5.4不再是fft图中的一个尖峰，而且峰值的高度也不同于那个窦性波的幅度2.0。如何正确地计算频率范围的强度(如0<x< 10)并与另一个范围(如20 <x< 30)进行比较。= <e
浏览 1提问于2019-04-02得票数 2
1回答
我需要一个程序，可以将麦克风录制的音调转换为键盘按键。例如:如果有人在麦克风前以400 my和600 my之间的频率演唱，平均音调是550 my，那么我将平均频率存储在变量“tom”中，然后按下键盘上的"G“键。语言中使用Audiopy，通过录制小WAV文件，然后我可以读取这些文件并获得一个数字作为平均频率，然后用这个数字和一些of和elif，按键(并不难找到一个代码来按键)，在程序运行时重复这个过程，所以我会有说话的过程，读取谈话产生的小文件，然后根据音调转换为按键。主要的问
浏览 4提问于2016-05-15得票数 2
1回答
关于我的FFT结果，我有一个问题。我有3个音频文件，来自120A，130A和140A的焊接过程，音频长度约为0.085秒。当我计算焊接脉冲之间的周期时，在140A的焊接电流下，我有大约0.00871秒的周期。这是FFT图中的第一个峰值。140A_v
浏览 12提问于2019-07-05得票数 1
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我怀疑在我对傅里叶变换的理解中缺少了一些东西，所以我在寻找一些修正(如果是这样的话)。我应该如何从下面的第一幅图中收集峰值信息？我相信数据集确实有一定的季节性(查看每周数据，我有这样的模式)：
我如何在第一幅图中选出峰值的值？下面是我正在使用的代码，目前：
from scip
浏览 0提问于2020-01-28得票数 0
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我有一个有几个峰值的FFT图。我需要matlab能够读取前5个峰值的峰值(我知道峰值位于50的倍数)。下面是我想出的psuedocode：j=0; if(FFT(i)rem50==0){ // FFT is a variablethat has fft
array
浏览 0提问于2014-03-14得票数 0
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实FFT输出
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我已经将fft实现到at32ucb系列控制器中，使用了kiss库，目前还在挣扎于fft的输出。我的目的是分析来自压电扬声器的声音。目前，测深仪的频率是420赫兹，这是我成功地从fft输出(交叉检查与示波器)。然而，如果将功能发生器的波形放入系统中，则输出频率仅为预期的一半。我怀疑这是我错了的频率仓计算公式；目前使用的是fft_peak_magnitude_inde
浏览 6提问于2015-06-03得票数 2
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修改声音输入以确定频率
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我正在做一个项目，我遇到了一个超出我理解的障碍。我的目标是创建一个人工神经网络，它从声音文件中获得信息，然后通过系统进行移植，从而产生和弦的标签。我希望这能对音乐改编有所帮助--不是真正的改编，而是在和声方面有所帮助。我离题了。
我已经尽可能多地阅读了Goertzel和FFT函数，但我不确定这些函数是否是我正在寻找的。我不是在寻找声音样本中的任何特定频率，而是希望找到样本的较高、中和低范围的频率。我知道如果找到一个特定的</e
浏览 3提问于2016-03-30得票数 1
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以1位黑白半色调图像作为输入，我需要提取用于定位点的角度，如下面的示例所示：我的意图是识别低于某一阈值的所有孤立区域(我可以假设所有的点都在20x20区域内)，并列出这些点的所有中心点。第二步是对这些特定点进行Hough变换，找出有趣的角度。主要的问题是，这似乎产生了相当多的点，使霍夫变换(i)慢和(ii)给假阳性，这需要过滤出来。我情不自禁地觉得我把事情搞得太复杂了，我忽略了这个问题的简单、优雅的解决方案。有什么我可能忽
浏览 4提问于2014-06-17得票数 2
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