matlab语句for i=1:nchan%麦克风通道 for t=0:frameNum-1%帧数 %%% 加窗方法1 frame=x(t*frameLen/2+1:t*frameLen/2+frameLen,i).*win./swin(t*frameLen/2+1:t*frameLen/2+frameLen); y(t+1,:,i)=frame; end end转成python
时间: 2024-04-16 22:25:17 浏览: 20
for i in range(nchan):
for t in range(frameNum):
frame = x[t*frameLen//2:t*frameLen//2+frameLen, i] * win / swin[t*frameLen//2:t*frameLen//2+frameLen]
y[t,:,i] = frame
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将matlab语句win=sin((0.5:frameLen-0.5)/frameLen*pi).'; frameNum=floor(nsampl/frameLen*2);%帧数 % 最后一帧补零 x=[x;zeros((frameNum+1)*frameLen/2-nsampl,nchan)]; swin=ones((frameNum+1)*frameLen/2,1); swin(1:frameLen/2,1)=win(1:frameLen/2);%整体窗函数 swin(frameNum*frameLen/2+1:end,1)=win(frameLen/2+1:frameLen); %%帧数wlen,帧移wlen/2 y=zeros(frameNum,frameLen,nchan); for i=1:nchan%麦克风通道 for t=0:frameNum-1%帧数 %%% 加窗方法1 frame=x(t*frameLen/2+1:t*frameLen/2+frameLen,i).*win./swin(t*frameLen/2+1:t*frameLen/2+frameLen); y(t+1,:,i)=frame; end end return;改成python语句
以下是将MATLAB代码转换为Python代码的示例:
```python
import numpy as np
frameLen = 192000
nsampl = 1920000
nchan = 2
pi = np.pi
win = np.sin((0.5 + np.arange(frameLen - 0.5)) / frameLen * pi).reshape(-1, 1)
frameNum = int(np.floor(nsampl / frameLen * 2))
x = np.concatenate((x, np.zeros(((frameNum + 1) * frameLen // 2 - nsampl, nchan))), axis=0)
swin = np.ones(((frameNum + 1) * frameLen // 2, 1))
swin[:frameLen // 2, 0] = win[:frameLen // 2].flatten()
swin[frameNum * frameLen // 2:, 0] = win[frameLen // 2:frameLen].flatten()
y = np.zeros((frameNum, frameLen, nchan))
for i in range(nchan):
for t in range(frameNum):
frame = x[t * frameLen // 2:(t * frameLen // 2 + frameLen), i] * win.flatten() / swin[t * frameLen // 2:(t * frameLen // 2 + frameLen)]
y[t, :, i] = frame
return y
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例,你可能需要根据你的具体需求进行适当的调整和修改。
matlab语句sig(:,:)=y(2,:,:); [frameLen,Nchan]=size(sig); df=fs/(frameLen-1); %分辨率 f=(0:frameLen-1)*df; %其中每点的频率 Y=fft(sig(:,1)); figure(2),subplot(211), plot(f(1:frameLen/2),abs(Y(1:frameLen/2)));xlabel('频率/Hz');legend('原始信号频谱'); fd=38;fh=22000; s=prefilter(sig,fs,fd,fh,1); Y=fft(s(:,1)); figure(2),subplot(212),plot(f(1:frameLen/2),abs(Y(1:frameLen/2)));xlabel('频率/Hz');legend('滤波后信号频谱'); load('CH.mat');%读取麦克风坐标 micPos=0.1*CH(:,2:4); figure,plot(CH(:,2),CH(:,3),'.');mean_result=zeros(1,3);转成python语句
以下是将MATLAB代码转换为Python代码的过程:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
sig = y[1,:,:]
frameLen, Nchan = sig.shape
df = fs / (frameLen - 1)
f = np.arange(frameLen) * df
Y = np.fft.fft(sig[:,0])
plt.figure(2)
plt.subplot(211)
plt.plot(f[:frameLen//2], np.abs(Y[:frameLen//2]))
plt.xlabel('频率/Hz')
plt.legend(['原始信号频谱'])
fd = 38
fh = 22000
s = prefilter(sig, fs, fd, fh, 1)
Y = np.fft.fft(s[:,0])
plt.subplot(212)
plt.plot(f[:frameLen//2], np.abs(Y[:frameLen//2]))
plt.xlabel('频率/Hz')
plt.legend(['滤波后信号频谱'])
CH = np.load('CH.npy')
micPos = 0.1 * CH[:,1:4]
plt.figure()
plt.plot(CH[:,1], CH[:,2], '.')
mean_result = np.zeros(3)
```
请注意,这只是简单的代码转换,可能需要根据实际情况进行调整。另外,你需要确保在Python环境中导入必要的库和定义prefilter函数。