python短时傅里叶变换_python中的短时傅里叶变换

我想在wav文件中获得每个时刻的最大功率频率。

所以我使用scipy的fft在Python中编写了STFT。我使用了scipy的kaiser窗口函数。一切看起来都很好，但是我的输出看起来很奇怪。它有一些非常小的数字和一些非常高的数字。import scipy, pylab

import wave

import struct

import sys

def stft(data, cp, do, hop):

dos = int(do*cp)

w = scipy.kaiser(dos,12) //12 is very high for kaiser window

temp=[]

wyn=[]

for i in range(0, len(data)-dos, hop):

temp=scipy.fft(w*data[i:i+dos])

max=-1

for j in range(0, len(temp),1):

licz=temp[j].real**2+temp[j].imag**2

if( licz>max ):

max = licz

maxj = j

wyn.append(maxj)

#wyn = scipy.array([scipy.fft(w*data[i:i+dos])

#for i in range(0, len(data)-dos, 1)])

return wyn

file = wave.open(sys.argv[1])

bity = file.readframes(file.getnframes())

data=struct.unpack('{n}h'.format(n=file.getnframes()), bity)

file.close()

cp=44100 #sampling frequency

do=0.05 #window size

hop = 5

wyn=stft(data,cp,do,hop)

print len(wyn)

for i in range(0, len(wyn), 1):

print wyn[i]

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