频谱矫正代码python

以下是一个使用Python实现频谱矫正的示例代码:

import numpy as np
import scipy.signal as signal

def spectrum_correction(input_signal, desired_spectrum):
    # 计算输入信号的频谱
    input_spectrum = np.fft.fft(input_signal)
    
    # 计算输入信号的幅度谱
    input_amplitude_spectrum = np.abs(input_spectrum)
    
    # 计算输入信号的相位谱
    input_phase_spectrum = np.angle(input_spectrum)
    
    # 计算矫正后的幅度谱
    corrected_amplitude_spectrum = input_amplitude_spectrum * desired_spectrum
    
    # 重新构建频谱
    corrected_spectrum = corrected_amplitude_spectrum * np.exp(1j * input_phase_spectrum)
    
    # 使用逆傅里叶变换得到矫正后的信号
    corrected_signal = np.fft.ifft(corrected_spectrum).real
    
    return corrected_signal

# 示例使用
# 输入信号
input_signal = np.random.randn(1000)

# 设定期望的幅度谱，这里简单地假设为全频段增益为1
desired_spectrum = np.ones_like(input_signal)

# 进行频谱矫正
corrected_signal = spectrum_correction(input_signal, desired_spectrum)

以上代码通过使用快速傅里叶变换（FFT）和逆傅里叶变换（IFFT）实现了频谱矫正。输入信号经过FFT后得到频谱，然后根据期望的幅度谱进行幅度矫正，最后使用IFFT将矫正后的频谱转换回时域信号。请注意，该示例代码仅展示了频谱矫正的基本原理，具体的应用场景和矫正策略可能需要根据实际需求进行调整。