mag=sqrtf(fft_1[i].imag*fft_1[i].imag+fft_1[i].real*fft_1[i].real);
时间: 2024-06-02 08:02:00 浏览: 18
这段代码是用来计算 FFT 变换后的实数和虚数部分所组成的复数的模长(magnitude)的。具体解释如下:
- `fft_1[i].imag` 表示第 `i` 个复数的虚数部分;
- `fft_1[i].real` 表示第 `i` 个复数的实数部分;
- `fft_1[i].imag*fft_1[i].imag` 表示虚数部分的平方;
- `fft_1[i].real*fft_1[i].real` 表示实数部分的平方;
- `fft_1[i].imag*fft_1[i].imag+fft_1[i].real*fft_1[i].real` 表示复数的模长的平方;
- `sqrtf` 函数表示求平方根,即 `sqrtf(x)` 表示求 `x` 的平方根;
- 因此 `sqrtf(fft_1[i].imag*fft_1[i].imag+fft_1[i].real*fft_1[i].real)` 表示求第 `i` 个复数的模长。
总结起来,这段代码的作用是求出 FFT 变换后每个复数的模长,并将其赋值给变量 `mag`。
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#include<iostream> using namespace std; 3日 class complexf private: double real; double imag; public: complex (double r, double i) : real (r), imag(i)() friend complex operator* (complex &a, complex &b); friend complex operator/ (complex &a, complex &b); void print() LET MA 17 - 13 "<<imag<<")"<<endl: 15 complex operator* (complex &a, complex &b) 17日 18 21 complex |temp; temp.real=a.real*b. real-a.imag *b imag,temp.1mag=a.realtb.imagta.imag*b. real return temp: complex operator/(complex &a complex &b 24₴ ( 28 complex temp; double th t=1/(b.realtb.realtb.imag*b.imag) temp.reassla.realtb.realta.imag*b.imag)*t eaLa.lnag-a-realb.imag*t return temp; int main() 330 1 35 complex c1(2.5,3.7); c1.print(); complex c2(4.2,6.5); cz.printo: return 0:
这段代码有一些语法错误,我帮你修正一下:
```c++
#include<iostream>
using namespace std;
class complex {
private:
double real;
double imag;
public:
complex (double r, double i) : real(r), imag(i) {}
friend complex operator* (complex &a, complex &b);
friend complex operator/ (complex &a, complex &b);
void print() {
cout<<"("<<real<<" + "<<imag<<"i)"<<endl;
}
};
complex operator* (complex &a, complex &b) {
complex temp;
temp.real = a.real * b.real - a.imag * b.imag;
temp.imag = a.real * b.imag + a.imag * b.real;
return temp;
}
complex operator/ (complex &a, complex &b) {
double t = 1 / (b.real * b.real + b.imag * b.imag);
complex temp;
temp.real = (a.real * b.real + a.imag * b.imag) * t;
temp.imag = (a.imag * b.real - a.real * b.imag) * t;
return temp;
}
int main() {
complex c1(2.5, 3.7);
c1.print();
complex c2(4.2, 6.5);
c2.print();
complex c3 = c1 * c2;
c3.print();
complex c4 = c1 / c2;
c4.print();
return 0;
}
```
这个程序实现了复数类 `complex` 的乘法和除法运算符重载。在 `main` 函数中,我们创建了两个复数对象 `c1` 和 `c2`,并分别调用了它们的 `print` 方法打印出实部和虚部。然后,我们使用 `*` 运算符计算了它们的乘积,并使用 `/` 运算符计算了它们的商,最后打印出结果。
所以我只需要将adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis] * freqs[np.newaxis, :])这段代码替换成pitch_freqs_smoothed = pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis]pitch_freqs_smoothed = np.tile(pitch_freqs_smoothed, (1, mag_frames.shape[1]))adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed * freqs[np.newaxis, :])就行了吗
是的,你可以将原来的代码替换为新的代码,但是需要注意一下 `freqs` 数组的长度是否正确,以确保可以正确进行广播操作。同时,也需要确保 `pitch_freqs_smoothed` 被正确地转换为 `(198, 882)` 的形状。
完整的代码修改如下:
```
freqs = np.fft.rfftfreq(n_fft, d=1.0/sr)
pitch_freqs_smoothed = pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis]
pitch_freqs_smoothed = np.tile(pitch_freqs_smoothed, (1, mag_frames.shape[1]))
adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed * freqs[np.newaxis, :])
```
这个修改后的代码会将 `pitch_freqs_smoothed` 转换为一个形状为 `(198, 882)` 的数组,然后使用广播机制将其与 `freqs` 相乘,得到一个形状为 `(198, 882)` 的新的振幅谱矩阵 `adjusted_fft_frames`。
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