import socket import numpy as np import scipy.signal as signal from scipy.fftpack import fft,ifft from scipy.stats import pearsonr import matplotlib.pyplot as pltdef is_valid(corr_arr): for i in range(0, 25): if corr_arr[i] < 0.8: return False return True if __name__ == '__main__':udp_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) # 2.绑定本地的相关信息,如果一个网络程序不绑定,则系统会随机分配 dest_addr = ('192.168.4.2', 4444) # ip地址 和端口号,ip一般不用写,表示本机的任何一个ip udp_socket.bind(dest_addr) # 必须绑定自己的IP N = 32768 # 采样点数 fs = 48000 # 采样频率 n = np.arange(N) # 用于产生离散时间序列 f = n * fs / N # 生成频率序列,为后续作图做准备#将标准的chirp数据取出来作为标准 file_object = open('chirp2218.txt') try: chirp_data_str = file_object.read() chirp_data_spl = chirp_data_str.split(',') n = len(chirp_data_spl) chirp_data = np.zeros(4800, dtype=np.int16) for i in range(0, 4800): chirp_data[i] = int(chirp_data_spl[i]) finally: file_object.close() while True: recv_data = udp_socket.recvfrom(19200) n = len(recv_data[0])voice_data = recv_data[0]voice_data_del = np.zeros(9600, dtype=np.int16)
时间: 2024-04-26 13:24:21 浏览: 20
这段代码主要是一个Python程序,首先导入了一些Python的库,包括socket、numpy、scipy.signal、scipy.fftpack、scipy.stats和matplotlib.pyplot。这些库提供了一些常用的函数和工具,例如用于网络通信的socket库、用于科学计算的numpy和scipy库、用于绘图的matplotlib库等。
is_valid函数用于判断相关系数数组中的值是否满足一定的条件。具体来说,它会判断数组中第一个值是否大于0.8,如果大于则继续判断数组中后面的25个值是否都大于0.8,如果都大于则返回True,否则返回False。
在main函数中,代码首先创建了一个UDP套接字并绑定了本地的IP地址和端口号。然后定义了一些常量,包括采样点数N、采样频率fs、离散时间序列n和频率序列f。这些常量为后续的信号处理和绘图做准备。
接下来,代码从文件中读取了标准的chirp数据并将其转换为numpy数组。然后,代码进入一个无限循环,不断接收UDP数据并对其进行处理。具体来说,代码首先从接收到的数据中取出音频数据,并将其转换为numpy数组。然后,代码对音频数据进行一些处理并进行相关性分析,最后根据相关性分析的结果进行判断并输出结果。
相关问题
用python 写一个fft滤波程序
好的,下面是一个简单的 Python FFT 滤波程序,它可以将输入信号进行 FFT 变换,然后将低于指定截止频率的频率成分滤除,最后将滤波后的频率信号进行反变换得到滤波后的时域信号:
```python
import numpy as np
from scipy.fftpack import fft, ifft
# 生成测试信号
Fs = 1000 # 采样频率
T = 1 / Fs # 采样时间间隔
L = 1000 # 信号长度
t = np.arange(0, L * T, T) # 时间序列
f1 = 50 # 信号频率
f2 = 150 # 信号频率
s = np.sin(2 * np.pi * f1 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * f2 * t) # 输入信号
# FFT 滤波
Y = fft(s) # 进行 FFT 变换
f = Fs * np.arange(0, L/2+1) / L # 频率序列
fc = 80 # 截止频率
Y[fc:L-fc+1] = 0 # 将低于截止频率的频率成分滤除
Y[L-fc+2:L] = np.flip(Y[1:fc]) # 将高于截止频率的频率成分滤除
s_filtered = np.real(ifft(Y)) # 进行反变换得到滤波后的时域信号
# 绘制结果
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6))
ax[0].plot(t, s)
ax[0].set_xlabel('Time (s)')
ax[0].set_ylabel('Amplitude')
ax[0].set_title('Original signal')
ax[1].plot(t, s_filtered)
ax[1].set_xlabel('Time (s)')
ax[1].set_ylabel('Amplitude')
ax[1].set_title('Filtered signal')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
在该程序中,我们首先生成了一个测试信号,然后进行 FFT 变换,将低于截止频率的频率成分滤除,再进行反变换得到滤波后的时域信号。在代码中,我们使用 `fft` 函数进行 FFT 变换,使用 `ifft` 函数进行反变换。注意,由于 FFT 变换后的结果是一个复数数组,因此我们需要使用 `np.real` 函数获取实部,得到滤波后的时域信号。
以上是一个简单的 FFT 滤波程序,可以在不同的应用场合中进行修改和扩展。
用傅里叶变换拟合sinx
以下是使用傅里叶变换拟合sinx的步骤:
1. 导入必要的库和模块
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fftpack import fft, ifft
```
2. 生成sinx函数的样本数据
```python
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000)
y = np.sin(x)
```
3. 对sinx函数进行傅里叶变换
```python
y_fft = fft(y)
```
4. 对傅里叶变换后的结果进行逆变换
```python
y_ifft = ifft(y_fft)
```
5. 绘制原始sinx函数和拟合后的函数图像
```python
plt.plot(x, y, label='Original Function')
plt.plot(x, y_ifft.real, label='Fitted Function')
plt.legend()
plt.show()
```
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