OLA变速算法python

OLA（Overlap-add）算法是一种用于快速傅立叶变换（FFT）的递归分治策略，特别是在处理实时信号处理和音频应用时非常常见。在Python中，可以利用numpy库中的fft模块来实现OLA算法。以下是简单的步骤：

1. **分割数据**：将连续的信号划分为若干段相等长度的部分。
2. **计算每个部分的FFT**：对每一段数据分别进行离散傅立叶变换。
3. **窗口叠加**：对每个FFT结果应用窗函数（如汉明窗、Hann窗），这有助于减少频谱泄漏并提高频率分辨率。
4. **合并结果**：通过逐点累加各个部分的结果，并采用适当的衰减因子（通常是部分大小除以总长度）来调整幅度。

以下是一个简化的示例代码片段：

import numpy as np

def overlap_add(x, window_size, hop_size):
    n = len(x)
    win = np.hamming(window_size)  # 使用汉明窗
    out = np.zeros(n)

    for i in range(0, n-hop_size, hop_size):  # 从头开始，每次移动hop_size
        part = x[i:i+window_size]
        part_fft = np.fft.fft(part * win)  # 窗口化后再做FFT
        out[i:i+window_size] += part_fft[:window_size]  # 叠加部分结果

    return out

# 示例
signal = ...  # 输入信号数组
window_size = 1024
hop_size = window_size // 2
output_ola = overlap_add(signal, window_size, hop_size)