使用python寫(xiě)了一個(gè)測(cè)試麥克風(fēng)陣列傳遞函數(shù)的demo，有需要的自取。該代碼使用了第三方庫(kù)ThinkDSP。

1. 傳遞函數(shù)

首先解釋下什么是傳遞函數(shù)：

把具有線性特性的對(duì)象的輸入與輸出間的關(guān)系，用一個(gè)函數(shù)(輸出波形的拉普拉斯變換與輸入波形的拉普拉斯變換之比)來(lái)表示的，稱為傳遞函數(shù)。

在麥克風(fēng)陣列測(cè)試中，傳遞函數(shù)的輸入和輸出通常指標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試信號(hào)和各麥克風(fēng)接收到的信號(hào)。在音頻信號(hào)中，傳遞函數(shù)通常指頻域范圍，所以需要對(duì)時(shí)域信號(hào)進(jìn)行傅立葉變換(FFT)。

2.?python中的傳遞函數(shù)

在scipy庫(kù)中有一個(gè)函數(shù)類signal，其中有一個(gè)函數(shù)TransferFunction，該函數(shù)可用于計(jì)算兩個(gè)變量之間的傳遞函數(shù)。

具體使用方法參考以下官方解釋：

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.TransferFunction.html

3.?python實(shí)現(xiàn)

需要的庫(kù)：

import thinkdspimport waveimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy import signal

思路：

生成兩個(gè)chirp信號(hào)s1和s2，把s1當(dāng)作輸入信號(hào)，把s2當(dāng)作從某個(gè)mic獲得的輸出信號(hào)。兩個(gè)信號(hào)僅振幅有差異，s2的振幅是s1的2倍。所以根據(jù)信號(hào)，傳遞函數(shù)=輸出/輸入，各頻率段的傳遞函數(shù)數(shù)值應(yīng)該為2。

第一步，生成兩個(gè)信號(hào)。信號(hào)頻率范圍100Hz～8kHz，采樣率16kHz。傅立葉變換后的矩陣元素是復(fù)數(shù)形式，而傳遞函數(shù)計(jì)算需要取實(shí)部。

s1 = thinkdsp.ExpoChirp(100,8000,1) #振幅為1wav1 = s1.make_wave(1,0,16000)w1 = wav1.make_spectrum()fs?=?w1.fshs1?=?w1.ampss2 = thinkdsp.ExpoChirp(100,8000,2) #振幅為2wav2 = s2.make_wave(1,0,16000)w2 = wav2.make_spectrum()hs2?=?w2.amps

第二步，計(jì)算傳遞函數(shù)。

s12 = signal.TransferFunction(hs2,hs1)plt.figure('TransferFunction')plt.plot(fs,s12.num/s12.den)plt.ylim(0,3)plt.show()print('finish')

生成圖像，整個(gè)頻率段的?「輸出/輸入」傳遞函數(shù)值均為2，符合預(yù)設(shè)。

注意，傳遞函數(shù)并不是簡(jiǎn)單的?輸出/輸入，其中做的信號(hào)處理都已經(jīng)在函數(shù)TransferFunction中完成，可在參考文檔中自行研究。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的传递函数_使用python计算麦克风阵列信号的传递函数的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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