FFT - Fourier-Analysis

Ein prima Notebook zur Veranschaulichung:

https://nbviewer.jupyter.org/github/balzer82/FFT-Python/blob/master/FFT-Tutorial.ipynb

Aus: https://www.cbcity.de/die-fft-mit-python-einfach-erklaert

Die erste Zeile der Zelle mit der Bezeichnung "In [86]:" muss allerdings wie folgt abgeändert werden:


N = int(len(Y)/2+1)

Weiterführendes:

Fourier-Analysis – Wikipedia

Folie 1 - CgDA_ZusFas.pdf

python - Scipy FFT-Frequenzanalyse von sehr verrauschten Signal

Anderes:

Cro beerdigt seine Maske Verwandtschaft: Über Verwandte | ZEITmagazin Mars-Mission: Nasa schießt Rover zum roten Planeten - Ratgeber - Bild.de Corona-Spätschäden bei Covid-19-Patienten: Atemnot, Gedächtnislücken, Taubheit - DER SPIEGEL US-Wahl: Trump bringt Wahlverschiebung ins Spiel - Politik - SZ.de Mars 2020: "Perservance" soll Atemtechnik erforschen - Wissen - SZ.de Alle wollen hin: Der Mars als große Versuchung - news.ORF.at Tönnies: Warum der Konzern 15 Tochterfirmen trotz Verbot von Werkverträgen gründet - DER SPIEGEL Maisha-Maureen Auma: "Rassismus hat übrigens nichts mit der Hautfarbe zu tun." | ZEIT Campus No Longer in Shadows, Pentagon’s U.F.O. Unit Will Make Some Findings Public - The New York Times Außerirdische Raumschiffe im Besitz? Pentagon untersucht doch UFO-Sichtungen | heise online

Aya Jaff über KI, Karrieretipps und Sexismus in der Tech-Branche (Interview) - Gerechtigkeit - bento WWF: Drei Milliarden tote und vertriebene Tiere nach Bränden in Australien | ZEIT ONLINE Social Media: Türkei verabschiedet Gesetz zur Kontrolle sozialer Medien | ZEIT ONLINE Ivanka Trump's alternative universe - CNNPolitics Even Donald Trump knows he is in deep, deep trouble in the 2020 race - CNNPolitics Japan's air force faces a 'relentless' burden, imposed by China - CNN Politico accidentally reports Biden picked Kamala Harris as his running mate | Fox News Biden's notes suggest Kamala Harris may be his chosen running mate: reports | Fox News Brad Pitt scores Emmy nomination for playing Fauci on 'SNL' - CNN USA: „Niemand mag mich“ – Trump beklagt seine sinkende Popularität - WELT Donald Trump über seine Beliebtheit: "Niemand mag mich" - DER SPIEGEL Prozess gegen Halle-Attentäter: Der Terrorist aus dem Kinderzimmer - WELT Ägypten: "Die Bedrohung ist immer da" | ZEIT ONLINE Vereinigte Staaten: Demokraten lehnen Vorschlag der Republikaner zu neuem Corona-Hilfspaket ab Collins asks Trump: Why aren't medical experts at briefing? Trump abruptly ends briefing after being pressed over retweeting misinformation - CNNPolitics Trump wirbt erneut für Malariamittel - und bricht Pressekonferenz ab - DER SPIEGEL John Lennon: How Yoko Ono came face-to-face with May Pang after Beatle's AFFAIR | Music | Entertainment | Express.co.uk Billie Eilish My Future release date: When is new single My Future coming out? | Music | Entertainment | Express.co.uk Elvis Presley Tom Parker: Was Colonel Tom Parker a good manager? 'Not a Svengali' | Music | Entertainment | Express.co.uk John Lennon: Beatle's son Julian on star leaving family 'in bits': 'He was a hypocrite' | Music | Entertainment | Express.co.uk John Lennon: Beatles singer ‘SHOCKED’ by own behaviour after fight in unearthed interview | Music | Entertainment | Express.co.uk (4) The Ultimate John Lennon Interview: An Overview of His Entire Solo Career (1980) - YouTube

(ein paar Links können bereits im letzten Post enthalten sein; sorry, wenn! - bin nur grade zu faul zu sehr in Eile, das abzuchecken)

#################################################

Fans sperren George R.R. Martin in Hütte ein

Bisher kein neues Buch von George R.R. Martin - Kultur - SZ.de

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Vorschau auf kommenden Post

Es wird weitergehen mit dem Drum-Triggering.

Kurze Aufnahme für Analysezwecke:

drumtriggering_1.wav

Code

# https://stackoverflow.com/questions/43877971/librosa-pitch-tracking-stftimport librosa
import peakutils
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# CSV einlesenfreqnote = pd.read_csv('freqnote.csv',sep=';',header=None)
print(freqnote)
freqnote[3] = pd.to_numeric(freqnote[3], downcast="float")
print(freqnote[1].where(freqnote[3] >= 350))
result_index = freqnote[3].sub(350).abs().idxmin()
print("Resultat:", freqnote[1][result_index])

def get_note(freq):
   # https://codereview.stackexchange.com/questions/204549/lookup-closest-value-in-pandas-dataframe   result_index = freqnote[3].sub(freq).abs().idxmin()
   note = freqnote[1][result_index]
   return note

def detect_pitch(t):
 index = magnitudes[:, t].argmax()
 pitch = pitches[index, t]

 return pitch



filename = '/home/Musik/FFT/drumtriggering_1.wav'y, sr = librosa.load(filename)

y = y[:]


n_fft = 2048
#pitches, magnitudes = librosa.core.piptrack(y=y, sr=sr, fmin=75, fmax=1600)pitches, magnitudes = librosa.core.piptrack(y=y, sr=sr, n_fft=n_fft)



indexes = peakutils.indexes(y, thres=0.15/max(y), min_dist=10240)
x = np.linspace(0, len(y)-1, len(y))
print("Shape x:", x.shape)
print("Shape y:", y.shape)
print("Index 1:", indexes[1])
print("y 1:", y[1])

peakpitches = []
for i in range(0,len(y)):
   peakpitches.append(0)

peakpitches = np.array(peakpitches)

for index in indexes:
   print("Peak-Index:", index)
   t = int(index/n_fft)
   pitch = detect_pitch(t)
   note = get_note(pitch)
   print("T:", t)
   print("Pitch:", pitch, "Note:", note)
   peakpitches[index]= pitch/100

plt.plot(y)
plt.plot(indexes, peakpitches[indexes], "X")
plt.plot(indexes, y[indexes], "o")
plt.plot(np.zeros_like(y), "--", color="gray")
plt.show()

...

Resultat: F4
Shape x: (286650,)
Shape y: (286650,)
Index 1: 13906
y 1: 0.0018520372
Peak-Index: 3340
T: 1
Pitch: 0.0 Note: A0
Peak-Index: 13906
T: 6
Pitch: 1167.588 Note: D6
Peak-Index: 32665
T: 15
Pitch: 0.0 Note: A0
Peak-Index: 43656
T: 21
Pitch: 204.1382 Note: G#3/Ab3
Peak-Index: 54654
T: 26
Pitch: 0.0 Note: A0
Peak-Index: 65665
T: 32
Pitch: 199.21727 Note: G3
Peak-Index: 79138
T: 38
Pitch: 0.0 Note: A0
Peak-Index: 97805
T: 47
Pitch: 198.38155 Note: G3
Peak-Index: 113354
T: 55
Pitch: 0.0 Note: A0
Peak-Index: 130734
T: 63
Pitch: 216.85878 Note: A3
Peak-Index: 145422
T: 71
Pitch: 196.19327 Note: G3
Peak-Index: 159106
T: 77
Pitch: 302.1576 Note: D4
Peak-Index: 172007
T: 83
Pitch: 159.59619 Note: D#3/Eb3
Peak-Index: 184606
T: 90
Pitch: 206.41318 Note: G#3/Ab3
Peak-Index: 204391
T: 99
Pitch: 0.0 Note: A0
Peak-Index: 214852
T: 104
Pitch: 0.0 Note: A0
Peak-Index: 229784
T: 112
Pitch: 0.0 Note: A0
Peak-Index: 248851
T: 121
Pitch: 0.0 Note: A0
Peak-Index: 262418
T: 128
Pitch: 233.97658 Note: A#3/Bb3
Peak-Index: 274927
T: 134
Pitch: 266.73358 Note: C4[3]
Peak-Index: 285361
T: 139
Pitch: 248.22389 Note: B3

Und mit erhöhtem Treshold-Wert:

Wie wir sehen, stimmt hier einiges noch ganz und gar nicht ;-)

Wave-File - Trigger 1 & Trigger 2 - Analyse mit Audacity

Und auch die Audacity-Schnellanalyse macht noch nicht wirklich glücklich. Das mag aber zum größten Teil an mir liegen ... mer schau'n mal (demnächst genauer hin uso) ...