频谱分析软件wa(频谱分析软件wave)

频谱分析软件wa(频谱分析软件wave)缩略图

matlab频谱分析

matlab频谱分析

你这段程序有一处问题,在产生噪声的点数应该和序列点数相等

>> t=1:.2:100;

>> N=length(t);

>> n1=randn(1,N);

>> y1=sin(t);

>> subplot(2,2,1);

>> plot(t,y1);

>> y2=cos(2*t);

>> subplot(2,2,2);

>> plot(t,y2);

>> y=y1.*y2+n1;

>> subplot(2,2,3);

>> plot(t,y);

>> Y=fft(y,N);

>> Mag=abs(Y);

>> n=0:N-1;

>> subplot(2,2,4);

subplot(2,2,4);

plot(n,Mag);

上面我只是做了一个整体的频谱分析,不知道你要具体的分析什么,如果需要,晚上你留言我给你做

这个音频频谱分析软件在哪里有下载?

这个音频频谱分析软件在哪里有下载?

cool edit 2.1

下载地址 http://www.skycn.com/soft/6685.html

首先,启动Cool Edit 2000,可看到它即简单而又实用的界面(如图01)。

图01

我们先做一个降噪的实例感觉一下它的功能。说到降噪有好多种方法,大致上有采样、滤波、噪音门等几种。这当中效果最好的应该是采样降噪法。所以我们就先录取一段声音,再给它降噪。Cool Edit 2000可以录入多种音源包括:话筒、录音机、CD播放机等。将这些设备与声卡连接好。然后,将录音电平调到适当位置,就可以准备录音了。点击菜单File中的New,出现New waveform对话框,选择适当的录音声道(Channels)、分辨率(Resolution)和采样频率(Sample Rate)。一般使用Stereo、16-bit、44100Hz,这是用于CD音质的设置,效果已经不错了(如图02)。

图02

点击Cool Edit 2000主窗口左下部的红色录音按钮,开始录音,并播放CD音源。完成录音后,点击Cool Edit 2000主窗口左下部的Stop按钮。Cool Edit 2000窗口中将出现刚录制好的文件波形图。要播放它,点击Play按钮就可以了。 把波形放大后,将噪音区内波形最平稳且最长的一段选中(一般为没有音乐信号的间隔处,如图03)。

图03

然后依次选取菜单里Transform项中的Noise Reduction 命令,就会弹出Noise Reduction的工作界面(如图04)。

图04

将界面中Snapshots in profile的参数改为800,FFT Size的数值改为8192,Precision Factor的数值改为10,Smoothing Amount的数值改为10左右,这样可以达到比较好的效果。改好各参数后,点击Get Profile from Selection按钮,几秒后出现噪音样本的轮廓图(如图05)。

图05

关闭窗口,可以听听效果,噪音是不是没有了?不满意就再调调参数,因为音源与录音设备不同,所以需要反复的调试才能达到一个十分满意的效果。下面一个实例是自制卡拉OK伴奏带。你是否曾经遇到过自己十分喜欢的歌,但是又找不到卡拉OK伴奏带呢?现在有了Cool Edit 2000帮你,你就不会再为找不到伴奏带而烦恼了!我们可以自制伴奏带。

首先我建议大家安装一个软件,叫豪杰超级音乐工作室。它不仅可以抓取音轨,还可以互相转换多种格式的音频文件,我们这里需要.wav格式的文件。运行数字CD抓轨一项,光驱中的曲目就会显示在菜单上方,挑选你要转的曲目转换即可(如图06)。

图06

在Cool Edit 2000中调入转好的文件,选择菜单Transform项中的Amplitude里Channel Mixer项(如图07)。

图07

参考资料: http://www.itfat.com/soft/mediasoft/mediasoft20051008/46736.html

什么软件能分析电脑播放的音频文件的频谱?

什么软件能分析电脑播放的音频文件的频谱?

用GoldWave.它的控制器是专门看频谱的.

专业频谱测试软件

SmaartLive是著名的PA频谱测试软件公司SIA的最新版本,它的前身是著名的JBL SmaartPRO实时频谱测试软件,sia软件有限公司最早是位于纽约市的一个以研发smaart品牌软件为主的公司,后来被eaw公司收购,成为eaw全资子公司(当然隶属于loud technologies inc.),目前公司位于美国whitinsville,ma的eaw工厂内。

SmaartLive与普通的频谱测试软件不同的地方在于它是测试方式是采用动态音乐的测试方式,它支持目前大部分的数字均衡的自动调整功能,只要你有一台数字EQ接入系统,通过SIA就可以以普通音乐作为发声源对数字EQ作自动校正。避免了通常以PINK NOISE做EQ调整的动态失真问题。并且可以非常准确的测试出被测扬声器组的声压级、相位、及与被测点的距离以及厅堂混响时间、包括混响的多次反射声的时间频谱显示等…

你可以试试…

求一款软调音师使用的频谱软件.就是可以在电脑上实时看到音乐的频谱分析,好根据其来处理音响.谢谢.

电脑实时声音频谱显示http://www.jz5u.com/Soft/media/Play/30332.html功能虽然不强大,初级用还是可以的.

wipry android 有安卓版的wipry 频谱分析软件吗

目前该 软件,没有安卓版,主要是太复杂了,大型软件很少有安卓版的.

用什么软件可以直接分析电流信号频谱

你用matlab可以把信号作傅氏变换.

有没有软件可以分析音乐的频谱?最好是免费的

glodwave这个软件不错

频谱分析

=0.01;%阻尼比 wn=2*pi*139;%固有频率 fi=6/pi;%初相位 wd=wn*sqrt(1-s^2);%自然频率 t=0:1/4100:1023/4100; x=exp(-s*wn*t).*sin(wd*t+fi);%自由衰减信号 y = x +randn(size(t));含噪声自由衰减信号 plot(100*t,y); Y=fft(y,1024); Pyy=Y.*conj(Y)/1024; f=(0:1022)*4100/1023;%横坐标转化频率 figure(2) plot(f,Pyy) title(‘Frequency content of y’) xlabel(‘frequency (Hz)’)

谁知道如何在python中用处理wav文件,并且对他的频谱进行分析的程序

1.读取wav文件

# -*- coding: utf-8 -*-

import wave

import pylab as pl

import numpy as np

# 打开WAV文档

f = wave.open(r”c:\WINDOWS\Media\ding.wav”, “rb”)

# 读取格式信息

# (nchannels, sampwidth, framerate, nframes, comptype, compname)

params = f.getparams()

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

# 读取波形数据

str_data = f.readframes(nframes)

f.close()

#将波形数据转换为数组

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

wave_data.shape = -1, 2

wave_data = wave_data.T

time = np.arange(0, nframes) * (1.0 / framerate)

# 绘制波形

pl.subplot(211)

pl.plot(time, wave_data[0])

pl.subplot(212)

pl.plot(time, wave_data[1], c=”g”)

pl.xlabel(“time (seconds)”)

pl.show()

2.观察信号频谱

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

import pylab as pl

sampling_rate = 8000

fft_size = 512

t = np.arange(0, 1.0, 1.0/sampling_rate)

x = np.sin(2*np.pi*156.25*t) + 2*np.sin(2*np.pi*234.375*t)

xs = x[:fft_size]

xf = np.fft.rfft(xs)/fft_size

freqs = np.linspace(0, sampling_rate/2, fft_size/2+1)

xfp = 20*np.log10(np.clip(np.abs(xf), 1e-20, 1e100))

pl.figure(figsize=(8,4))

pl.subplot(211)

pl.plot(t[:fft_size], xs)

pl.xlabel(u”时间(秒)”)

pl.title(u”156.25Hz和234.375Hz的波形和频谱”)

pl.subplot(212)

pl.plot(freqs, xfp)

pl.xlabel(u”频率(Hz)”)

pl.subplots_adjust(hspace=0.4)

pl.show()