使用python进行波形及频谱绘制的方法

 # -*- coding: UTF-8 -*- import wave import<b style="color:transparent">来源gao@!dai!ma.com搞$$代^@码!网</b> 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()