私は44100Hzのオーディオを持っています。つまり、44100サンプル/秒です。それを解析したいので、データを長さ1024のサブ配列に分割します。scipy.fftpack.fftの出力をどのように解釈するのですか？
各配列に対して、複素数の配列を返すフーリエ変換（fft）を適用します。これらの数値はシフト値と位相値でなければなりません。
結果の長さは、チャンクのように1024です。しかし、配列のどの要素がどの周波数に対応しているかわかりません。私はdocumentationをチェックしましたが、私が知ることができたのは結果が対称であることでした。最初の部分はスキップできます。
from scipy.fftpack import fft
res = fft(chunk)
しかし、結果の特定のインデックスの頻度はどのようになっていますか。
純粋なトーンをFFTで直接見ることができます。ように一定の関数（ゼロ周波数）、周波数1（周期=サンプリング間隔）、周波数2（周期サンプリング間隔の=半分）、および：ここでIは比較
import numpy as np
from scipy.fftpack import fft
arr = np.linspace(0, 2*np.pi, 9)[:-1]
for k in range(5):
print np.round(np.abs(fft(np.cos(k*arr))), 10)
結果：
[ 8. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 4. 0. 0. 0. 0. 0. 4.]
[ 0. 0. 4. 0. 0. 0. 4. 0.]
[ 0. 0. 0. 4. 0. 4. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 8. 0. 0. 0.]
したがって、0番目のエントリは定数項です.1と-1は、サンプリングされた時間間隔の周期の周波数です。エントリ2および-2は、サンプリングされた時間間隔の半分の期間であり、 3と-3は、サンプリングされた時間間隔の1/3の期間、Nyquist frequencyに達するまでです。
サイズ1024サンプルについて：