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周期信号の平均二乗差分関数 (ASDF) または平均振幅差分関数 (AMDF) を計算する高速 (つまり O(N log(N)) ) 方法を誰かが知っているかどうか疑問に思っています。 .

FFTを使用して周期的な相互相関を計算できることを知っています。たとえば、Matlab コードでは、

はるかに速い

同様の「高速」アルゴリズムはありますか

また

?

scipy（または別の人気のあるライブラリ）に組み込まれているFFTベースの2D相互相関または畳み込み関数はありますか？

次のような関数があります。

• scipy.signal.correlate2d-「によって実装される直接法はconvolveND、大きなデータの場合は遅くなります」
• scipy.ndimage.correlate-「アレイは、正確な計算を使用して（つまり、FFTではなく）指定されたカーネルと相関しています。」
• scipy.fftpack.convolve.convolve、私は本当に理解していませんが、間違っているようです

numarrayにはスイッチcorrelate2d()付きの関数がありましたfft=Trueが、numarrayがnumpyに折りたたまれていて、この関数が含まれているかどうかわかりません。

私はfftwについての課題を持っていて、画像のfftを作成するための小さなプログラムを書こうとしていました。CImgを使用して画像の読み取りと書き込みを行っています。しかし、私が得るのは、単一の白い点がある暗い画像だけです:(

私はこれを間違った方法で行っている可能性が高いので、誰かがこれをどのように行うべきかを説明していただければ幸いです。コードは必要ありません。これを行う正しい方法を知る必要があります。

これが私のコードです：

ウィキペディアのウェーブレットの記事には、次のテキストが含まれています。

離散ウェーブレット変換も計算が複雑ではなく、高速フーリエ変換のO（N log N）と比較してO（N）時間がかかります。この計算上の利点は、変換に固有のものではありませんが、FFTの等間隔の周波数除算とは対照的に、周波数の対数除算の選択を反映しています。

これは、線形ではなく周波数の対数除算を使用するFFTのようなアルゴリズムもあることを意味しますか？O（N）でもありますか？これは、多くのアプリケーションにとって明らかに望ましいことです。

Windowlickerの Aphex Twin の曲のように、画像をスペクトログラムとして扱うことにより、MATLAB で画像を音声信号に変換しようとしています。残念ながら、結果が得られずに困っています。

これが私が現時点で持っているものです：

そのため、画像の列で逆フーリエ変換を行い、それらをまとめて信号を形成しています。また、この関数は Image Processing Toolbox for MATLAB を使用してイメージを読み込みます。目標は、いくつかのバリエーションを持つことです

元の画像のように見えるものになります。助けていただければ幸いです。私はちょうど信号処理を学んでいるので、明らかな誤解があっても驚かないでください。ありがとう！

編集：ありがとうデイブ！うまくいきました！私はこれで終わった：

速度を問題にすると、別の言語を選択した方がよいかもしれませんが、Python で 1D 高速フーリエ変換 (FFT) を実行するために選択したライブラリ/モジュール/実装は何ですか?

CLRS(CORMEN) (ページ 834 ) から上記のトピックを調べていますが、この時点で行き詰まりました。

どなたか、次の式の意味を説明していただけませんか?

から続く、

どこ、

オーディオPCMデータを取得して、そのピークを見つけたいと思います。具体的には、ピークが発生する頻度と時間を返したいと思います。

これについての私の理解は、PCMデータを取得して配列にダンプし、複雑な部分を0に設定して実際の値として設定する必要があるということです。次にFFTを取得すると、配列が返されます。配列内の各数値が大きさの値である場合、各数値に関連付けられている頻度を取得するにはどうすればよいですか？また、実数部と複素数部の大きさを取得しますか、それとも複素数値を破棄しますか？

最後に、1つの曲のピークを見つけたい場合は、小さなウィンドウをFFTに設定して、すべてのオーディオにスライドさせますか？そのウィンドウの大きさに関する提案はありますか？

Python を使用して WAV PCM ファイルから周波数ピークを読み取り、スペクトグラム分析のためにその画像を生成するにはどうすればよいですか?

任意のオーディオ ファイルを読み取り、それを WAV PCM に変換してから、ピークと周波数カットオフを見つけることができるプログラムを作成しようとしています。

このコードを取得しましたが、0 から約 1050 までのランダムな頻度を返し続けています。

私のデータ長は 1024、サンプル レートは 8192、データはマイクからの入力データで満たされた短い配列です。

ありがとう、

ニール。

編集:コードを変更しましたが、まだランダムな周波数を返しています。