エレガントなSciPy ―Pythonによる科学技術計算

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4 章　周波数と高速フーリエ変換

from scipy import signal

freqs, times, Sx = signal.spectrogram(audio, fs=rate, window='hanning',

nperseg=1024, noverlap=M - 100,

detrend=False, scaling='spectrum')

f, ax = plt.subplots(figsize=(4.8, 2.4))

ax.pcolormesh(times, freqs / 1000, 10 * np.log10(Sx), cmap='viridis')

ax.set_ylabel('Frequency [kHz]')

ax.set_xlabel('Time [s]');

■

我々が手作業で作成したスペクトログラムと

SciPy

の組み込み関数のスペクトログラムの唯一

の違いは、

SciPy

がスペクトルの大きさの

2

乗（これにより電圧の測定値がエネルギーの測定値に

時間［秒］

kHz

図

4-7

　鳥のさえずりのスペクトログラム

時間［秒］

kHz

図

4-8

　

SciPy

の組み込み関数による鳥のさえずりのスペクトログラム