用于比较吉他字符串的Python Magnitude_spectrum单元

Question

我使用matplotlib的波谱来比较吉他弦的音调特性。Magnitude_spectrum将y轴表示为具有“震级(能量)”的单位。我使用两个不同的“进程”来比较FFT。过程2(由于缺乏更好的描述)更容易解释-代码&下面的图表

我的问题是：

• 就单位而言，“震级(能量)”意味着什么?它与dB的关系如何？
• 使用#Process 2(见下面的代码和图表)，我看到的是哪种类型的单元，dB？
• 如果#Process 2不是dB，那么将其扩展到dB的最佳方法是什么？

下面的代码(简化)显示了我正在谈论/查看的一个例子。

import numpy as np
from scipy.io.wavfile import read
from pylab import plot
from pylab import plot, psd, magnitude_spectrum
import matplotlib.pyplot as plt

#Hello Signal!!!
(fs, x) = read('C:\Desktop\Spectral Work\EB_AB_1_2.wav') 

#Remove silence out of beginning of signal with threshold of 1000 
def indices(a, func):
#This allows to use the lambda function for equivalent of find() in matlab
return [i for (i, val) in enumerate(a) if func(val)]

#Make the signal smaller so it uses less resources
x_tiny = x[0:100000]
#threshold is 1000, 0 is calling the first index greater than 1000
thresh = indices(x_tiny, lambda y: y > 1000)[1]
# backs signal up 20 bins, so to not ignore the initial pluck sound...
thresh_start = thresh-20
#starts at threshstart ends at end of signal (-1 is just a referencing     thing)
analysis_signal = x[thresh_start-1:] 

#Split signal so it is 1 second long
one_sec = 1*fs
onesec = x[thresh_start-1:one_sec+thresh_start-1]

#process 1
(spectrum, freqs, _) = magnitude_spectrum(onesec, Fs=fs) 
#process 2
spectrum1 = spectrum/len(spectrum)

我不知道如何对多个.wav文件进行批量处理，因此我在一大堆不同的.wav文件上分别运行这段代码，并将它们放入excel进行比较。但为了不看丑陋的图形，我用Python绘制了它。下面是#process1和#process2在图形化时的样子：

过程1

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过程2

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Answer 1

磁只是频谱的绝对值。正如你在过程1中所说的那样，“能量”是一个思考它的好方法。

过程1和过程2都在相同的单元中。唯一的区别是进程2中的值被数组的总长度除以(一个标量，因此单位不变)。通常情况下，这是FFT的一部分，但有时它不(例如，numpy.FFT不包括除以长度)。

扩展到dB的最简单方法是：

(频谱，频率，_) =magnitude_spectrum(dB，Fs=fs，比例尺=‘dB’)

如果你想自己做这件事，那么你需要做如下的事情: spectrum2 =20*numpy.log10(光谱)

**值得注意的是，我不确定你是否应该应用/len(光谱)。我建议用刻度=‘dB’！

Answer 2

若要转换为dB，请在绘制之前，获取任何非零光谱幅度的日志和标度(如果有校准的麦克风和声源，则使用刻度来匹配校准过的麦克风和声源，或者使用任意比例来使级别看起来熟悉)。

对于零幅值，也许只需将日志替换或夹紧在日志图的底部(当然不是负无穷大)。