fft

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球の表面に多数のデータ点があるとしましょう。これらのデータポイントは、球面上にランダムに散在している、すなわちガウスグリッドのような規則的なグリッド上には分布していない。私の質問は：このデータセットの球面調和変換を計算できるPythonライブラリがありますか？さもなければ、標準的な球面調和変換を適用する前に、データ点を自分で正規のグリッドに補間する必要があります。不均一フーリエ変換の場合、いく

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MatlabでFFTを使用して信号のスペクトルを計算してプロットする

MatlabでFFTを使用している私の信号のスペクトラムの計算に何かがありません。私のコード：私は台無しにどこ私に教えてとあなたはとても親切だろうか？ Iはalgorythmは、同じ信号のこれら2つのサンプリング使用して動作するかどうかを確認しようとした（同一のサンプリング周波数を、二つの異なる時間範囲0~10および0-100上）： fs=1000; time10 = [0:1/fs:

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MATLABからのbandpower（）のPython numpy相当

私はPythonのnumpyのftt.ftt（）メソッドを使用して信号のフーリエ変換を生成しています。しかし、私は周波数の範囲でバンドパワーを計算したいと思います。 MATLABには、bandpower（x、fs、freqrange）というメソッドがあります。この関数の構文を具体的にシミュレートしようとしています。出典：https://www.mathworks.com/help/signal/r

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シグマデルタ変調器の希望FFTが得られません

私はsimulink matlabで2次シグマデルタ変調器を使用しています。 Vp-p = 1Vの正弦波形を入力に適用し、出力にローパスフィルタ処理を施した後、同じ波形を出力します。 fftの場合： fft試料のサンプリングFREQ = 256メガヘルツ入力FREQ = 4MHzの周期とクロックを保持し、1/256MHZ であり、また、PICに見ADC_OUTブロックのサンプル時間は、1/2

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オクターブ/ MATLABコードを使用して、時間の経過と共に信号のピッチを段階的に変化させる

resampleを使用して信号全体をピッチシフトすることができ、位相ボコーダコードhereを試しました。私もrepmat and interpolationを試みたと私はどのように私は、増分/徐々に時間をかけて信号のピッチを変更することができますfft and interp1 に見えましたか？私はOriginal Signalの例を含めましたが、Processed Signalのように聞こえるよ

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データフレームにfft関数を正しく適用する方法

fft（高速フーリエ変換）をデータフレームに適用する際にこのエラーが発生するのはなぜですか？変数ごとに同じ関数を単独で使用すると、エラーは発生しません。 df<-read.table(text="pregnant glucose blood skin INSULIN MASS DIAB AGE CLASS predict_probability 1 106 70 28

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高速多項式分割のためのfft除算

私は高速フーリエ変換（fft）を使って高速多項式除算を実装しようとしています。 from numpy.fft import fft, ifft def fft_div(C1, C2): # fft expects right-most for significant coefficients C1 = C1[::-1] C2 = C2[::-1] d =

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numpyのフーリエ変換で時系列の可能性のある周期性を見つけますか？

私は、100の測定値を持つ時系列tを持ち、各項目は毎日の測定値を表しているものとします。私は信号にある周期性があると仮定します - それは毎日、毎週または毎月繰り返すかもしれません。時系列をフーリエ領域に変換すると、そのような周期性を見つけるのに役立つでしょうか？時系列の可能性のある期間を見つけるためにnumpyのfftモジュールを使用するにはどうすればよいですか？

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巨大な多次元配列のn次元FFTを行うためのリソース

私は次元が255 x 255 x 255 x ...（50回）.. x255である50次元配列を持っています。したがって、その合計は、浮動小数点数が50^255です。スコープの外にあるだけで、RAMにフィッティングすることさえ考えられます。さらに、私はこの配列の50次元高速フーリエ変換（DFT）を取る必要があります。私は普通のPCでPythonでそれを行うことはできません。私はGPU上でそれをやっ

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ニューラルネットワークのfft値を正規化する方法

与えられたサウンドファイルのfftを計算し、その形状の配列を取得します。（100,257）、100行と257個の周波数ビンがあります。私は、ニューラルネットワークの入力ベクトルとしてこれを使用したいが、私は https://librosa.github.io/librosa/generated/librosa.util.normalize.html#librosa.util.normalize