使用python进行波形及频谱绘制的方法


						如下所示：





# -*- coding: UTF-8 -*-

import wave

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

 

# 打开wav文件 ，open返回一个的是一个Wave_read类的实例，通过调用它的方法读取WAV文件的格式和数据。

f = wave.open(r"D:\project\REC001.wav","rb")

# 读取格式信息

# 一次性返回所有的WAV文件的格式信息，它返回的是一个组元(tuple)：声道数, 量化位数（byte单位）, 采

# 样频率, 采样点数, 压缩类型, 压缩类型的描述。wave模块只支持非压缩的数据，因此可以忽略最后两个信息

params = f.getparams()

[nchannels, sampwidth, framerate, nframes] = params[:4]

# 读取波形数据

# 读取声音数据，传递一个参数指定需要读取的长度（以取样点为单位）

str_data = f.readframes(nframes)

f.close()

# 将波形数据转换成数组

# 需要根据声道数和量化单位，将读取的二进制数据转换为一个可以计算的数组

wave_data = np.fromstring(str_data,dtype = np.short)

# 将wave_data数组改为2列，行数自动匹配。在修改shape的属性时，需使得数组的总长度不变。

wave_data.shape = -1,2

# 转置数据

wave_data = wave_data.T

# 通过取样点数和取样频率计算出每个取样的时间。

time=np.arange(0,nframes/2)/framerate

# print(params)

plt.figure(1)

# time 也是一个数组，与wave_data[0]或wave_data[1]配对形成系列点坐标

plt.subplot(211)

plt.plot(time,wave_data[0])

plt.xlabel("time/s")

plt.title('Wave')

 

 

N=44100

start=0

# 开始采样位置

df = framerate/(N-1)

# 分辨率

freq = [df*n for n in range(0,N)]

# N个元素

wave_data2=wave_data[0][start:start+N]

c=np.fft.fft(wave_data2)*2/N

# 常规显示采样频率一半的频谱

plt.subplot(212)

plt.plot(freq[:round(len(freq)/2)],abs(c[:round(len(c)/2)]),'r')

plt.title('Freq')

plt.xlabel("Freq/Hz")

plt.show()





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