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Estoy en el proceso de acelerar algún código de análisis de datos con GPU y actualmente estoy haciendo algunos perfiles y comparaciones entre la biblioteca numpy.fft y cuFFT (utilizando el envoltorio skcuda.fft). Estoy seguro de que solo estoy pasando por alto algo obvio sobre la implementación de FFT en cuFFT, . . . Read more
Estoy tratando de implementar la transformada de Fourier según la siguiente fórmula de Wikipedia: Así que hago: import numpy as np def fft1d(data): result = [] for i in range(len(data)): result.append(data[i] * np.exp(-2 * np.pi * 1j * i)) return np.array(result) y cuando le doy un audio aleatorio: IPython.display.display(IPython.display.Audio(input_audio, rate=audio_rate)) . . . Read more
Estoy trabajando con procesamiento de señal digital de audio y procesamiento de audio binaural. Todavía estoy aprendiendo los conceptos básicos. En este momento, la idea es hacer una deconvolución y obtener una respuesta al impulso. Por favor, consulte la captura de pantalla adjunta aquí. Descripción detallada de lo que está . . . Read more
Supongamos que tengo un wavelet de Ricker. Puedo calcular la envolvente de este wavelet como se muestra a continuación: Esta es la condición normal que solemos ver. Sin embargo, si desplazo el wavelet de Ricker para que sea completamente negativo y luego calculo su envolvente, ocurre un fenómeno confuso en . . . Read more
Estaba usando los parámetros y formulaciones debajo para generar señales. Código en python: import numpy as np fs=15e6 dt=1/fs f0=1e6 pri=400e-6 t=np.arange(0,pri,dt) i=64 fd=5/(i*pri) xt=0.1*np.exp(2j*np.pi*f0*t) xf=np.fft.fft(xt) El código en matlab es muy similar al código en python: fs=15e6 dt=1/fs f0=1e6 pri=400e-6 t=0:dt:pri-dt i=64 fd=5/(i*pri) xt=0.1*exp(2j*pi*f0*t) xf=fft(xt) Estos códigos generarán un . . . Read more