import as wavfile
# Lecture du fichier
rate, data = wavfile. read ( '')
x = data [:, 0] # Sélection du canal 1
# Création de instants d'échantillons
t = np. linspace ( 0, data. shape [ 0] / rate, data. shape [ 0])
plt. plot ( t, x, label = "Signal échantillonné")
plt. ylabel ( r "Amplitude")
plt. title ( r "Signal sonore")
X = fft ( x) # Transformée de fourier
freq = fftfreq ( x. size, d = 1 / rate) # Fréquences de la transformée de Fourier
# Calcul du nombre d'échantillon
N = x. size
# On prend la valeur absolue de l'amplitude uniquement pour les fréquences positives et normalisation
X_abs = np. abs ( X [: N // 2]) * 2. 0 / N
plt. Transformée de fourier python download. plot ( freq_pos, X_abs, label = "Amplitude absolue")
plt. xlim ( 0, 6000) # On réduit la plage des fréquences à la zone utile
plt. title ( "Transformée de Fourier du Cri Whilhelm")
Spectrogramme d'un fichier audio ¶ On repart du même fichier audio que précédemment. Le spectrogramme permet de visualiser l'évolution des fréquences du signal au cours du temps. import as signal
import as wavfile
#t = nspace(0, [0]/rate, [0])
# Calcul du spectrogramme
f, t, Sxx = signal.
- Transformée de fourier python online
- Porte à galandage sur mesure streaming
get_window ( 'hann', 32))
freq_lim = 11
Sxx_red = Sxx [ np. where ( f < freq_lim)]
f_red = f [ np. where ( f < freq_lim)]
# Affichage
# Signal d'origine
plt. plot ( te, x)
plt. ylabel ( 'accélération (m/s²)')
plt. title ( 'Signal')
plt. Transformation de Fourier, FFT et DFT — Cours Python. plot ( te, [ 0] * len ( x))
plt. title ( 'Spectrogramme')
Attention Ici vous remarquerez le paramètre t_window('hann', 32) qui a été rajouté lors du calcul du spectrogramme. Il permet de définir la fenêtre d'observation du signal, le chiffre 32 désigne ici la largeur (en nombre d'échantillons) d'observation pour le calcul de chaque segment du spectrogramme.
b=0. 1
return (-t**2/a**2)*(2. 0**t/b)
t = (start=-5, stop=5, step=0. 01)
u = signal(t)
plot(t, u)
xlabel('t')
ylabel('u')
Dans ce cas, il faut choisir une fréquence d'échantillonnage supérieure à 2 fois la fréquence de la sinusoïde, c. a. d. fe>2/b. fe=40
2. c. Fenêtre rectangulaire
Soit une fenêtre rectangulaire de largeur a:
if (abs(t) > a/2):
return 0. Transformée de fourier python answers. 0
else:
return 1. 0
Son spectre:
fe=50
Une fonction présentant une discontinuité comme celle-ci possède des composantes spectrales à haute fréquence encore non négligeables au voisinage de fe/2. Le résultat du calcul est donc certainement affecté par le repliement de bande. 3. Signal à support non borné
Dans ce cas, la fenêtre [-T/2, T/2] est arbitrairement imposée par le système de mesure. Par exemple sur un oscilloscope numérique, T peut être ajusté par le réglage de la base de temps. Considérons par exemple un signal périodique comportant 3 harmoniques:
b = 1. 0 # periode
w0=1*
return (w0*t)+0. 5*(2*w0*t)+0. 1*(3*w0*t)
La fréquence d'échantillonnage doit être supérieure à 6/b pour éviter le repliement de bande.
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