2016-12-15:

• einfache Beispiele für FFT(fast fourier transformation)-Programmschnipsel erstellt.

fft-test.py

from __future__ import division
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
sample_freq=44100
sig_freq=int(raw_input("Frequenz des Eingabesignals"))
t = np.linspace(0,2*np.pi*sig_freq,sample_freq)
print t
signal = np.sin(t) + 0.5*np.sin((3/2)*t) #+ 0.75* np.sin(3*t)
sp = np.fft.fft(signal)/(0.5*sample_freq)
freq = np.fft.fftfreq(t.shape[-1])
#plt.plot(freq, sp.real, freq, sp.imag)
plt.plot(signal)
plt.plot(abs(sp))
#[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
plt.show()

– Erzeugt ein Signal aus 44100 Samples mit der eingegebenen Frequenz und einem Oberton bei 1,5x der Frequenz (≙ Quinte)

Ausgabe

1.

Frequenz des Eingabesignals

2. nach eingabe von 440

[  0.00000000e+00   6.26907988e-02   1.25381598e-01 ...,   2.76447615e+03
   2.76453884e+03   2.76460154e+03]

und der Plot

(Zoom:)

• Überlegungen/Recherche zu Audioausgabe des in fft-test.py analysierten Signals begonnen