使用python进行波形及频谱绘制的方法

时间:2022-08-28 19:10:15

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# -*- coding: utf-8 -*-
import wave
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 打开wav文件 ,open返回一个的是一个wave_read类的实例,通过调用它的方法读取wav文件的格式和数据。
f = wave.open(r"d:\project\rec001.wav","rb")
# 读取格式信息
# 一次性返回所有的wav文件的格式信息,它返回的是一个组元(tuple):声道数, 量化位数(byte单位), 采
# 样频率, 采样点数, 压缩类型, 压缩类型的描述。wave模块只支持非压缩的数据,因此可以忽略最后两个信息
params = f.getparams()
[nchannels, sampwidth, framerate, nframes] = params[:4]
# 读取波形数据
# 读取声音数据,传递一个参数指定需要读取的长度(以取样点为单位)
str_data = f.readframes(nframes)
f.close()
# 将波形数据转换成数组
# 需要根据声道数和量化单位,将读取的二进制数据转换为一个可以计算的数组
wave_data = np.fromstring(str_data,dtype = np.short)
# 将wave_data数组改为2列,行数自动匹配。在修改shape的属性时,需使得数组的总长度不变。
wave_data.shape = -1,2
# 转置数据
wave_data = wave_data.t
# 通过取样点数和取样频率计算出每个取样的时间。
time=np.arange(0,nframes/2)/framerate
# print(params)
plt.figure(1)
# time 也是一个数组,与wave_data[0]或wave_data[1]配对形成系列点坐标
plt.subplot(211)
plt.plot(time,wave_data[0])
plt.xlabel("time/s")
plt.title('wave')
 
 
n=44100
start=0
# 开始采样位置
df = framerate/(n-1)
# 分辨率
freq = [df*n for n in range(0,n)]
# n个元素
wave_data2=wave_data[0][start:start+n]
c=np.fft.fft(wave_data2)*2/n
# 常规显示采样频率一半的频谱
plt.subplot(212)
plt.plot(freq[:round(len(freq)/2)],abs(c[:round(len(c)/2)]),'r')
plt.title('freq')
plt.xlabel("freq/hz")
plt.show()

以上这篇使用python进行波形及频谱绘制的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/sinat_29242905/article/details/86499907