n_fft我不是很清楚应该替换成什么

如果你的代码中已经定义了窗口大小 `frame_length`，那么你可以将 `n_fft` 替换为 `frame_length`。因为在这个语境下，`n_fft` 和 `frame_length` 的意义是相同的，都表示每一帧中采样点的个数。

因此，你可以将代码修改为：

freqs = np.fft.rfftfreq(frame_length, d=1.0/sr)

这个代码会生成一个长度为 `frame_length // 2 + 1` 的频率分量序列，包含了实数FFT的所有有意义的频率分量。

相关问题

python运行这段代码： for i in range(N_chirp): win1_IF[:, i] = signed_IF_matrix[0:N_FFT, i].reshape(N_FFT,1) * np.hanning(N_FFT).reshape(N_FFT,1) 已知N_FFT=256，N_chirp=8，为什么报错：could not broadcast input array from shape (256,1) into shape (256,)

报错的原因是尝试将形状为 (256,1) 的数组广播到形状为 (256,) 的数组上时出错。这通常发生在涉及数组广播的操作中，其中数组的形状不兼容。

在这种情况下，问题出现在 `win1_IF[:, i] = signed_IF_matrix[0:N_FFT, i].reshape(N_FFT,1)` 这一行代码上。根据您提供的代码，`win1_IF` 是一个形状为 (256, N_chirp) 的数组，而 `signed_IF_matrix[0:N_FFT, i].reshape(N_FFT,1)` 是一个形状为 (256, 1) 的数组。

要解决这个问题，您可以将 `signed_IF_matrix[0:N_FFT, i].reshape(N_FFT,1)` 改为 `signed_IF_matrix[0:N_FFT, i].reshape(N_FFT)`，这样它将具有与 `win1_IF[:, i]` 相同的形状。修改后的代码如下所示：

for i in range(N_chirp):
    win1_IF[:, i] = signed_IF_matrix[0:N_FFT, i].reshape(N_FFT) * np.hanning(N_FFT).reshape(N_FFT,1)

这样修改后，数组广播操作将能够成功执行，不会再报错。

为什么会报错：n_fft=2048 is too small for input signal of length=2

这个错误是因为你提供的音频信号长度太短，而你设置的 n_fft 参数值太大。n_fft 是指傅里叶变换的窗口大小，它决定了频谱分析的精度。根据通常的规则，n_fft 的取值应该是音频信号长度的一小部分，而不是比信号长度还要大。所以，将 n_fft 设置为比音频信号长度小的合适值，通常可以解决这个问题。你可以尝试减小 n_fft 的取值，然后再次运行代码。