Programme
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Programm 9.8
Schwingungen/spektrumanalysator.py
"""Ein einfacher Sprektrum-Analysator. """
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation
import sounddevice
# Länge des Zeitfensters [s] und Abtastrate [1/s].
T = 0.5
rate = 44100
# Erzeuge eine passende Zeitachse.
t = np.arange(0, T, 1/rate)
# Bestimme die Frequenzen der Fourier-Transformation.
freq = np.fft.fftfreq(t.size, d=1/rate)
freq = np.fft.fftshift(freq)
# Plot für das Zeitsignal.
fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
fig.set_tight_layout(True)
# Plotte das Zeitsignal.
ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)
ax1.set_ylim(-1.0, 1.0)
ax1.set_xlim(0, T)
ax1.set_xlabel('t [s]')
ax1.set_ylabel('Zeitsignal [a.u.]')
ax1.grid()
plot_zeit, = ax1.plot(t, 0 * t)
# Plotte das Frequenzspektrum.
ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2)
ax2.set_xlim(100, 10000)
ax2.set_ylim(0, 0.03)
ax2.set_xlabel('f [Hz]')
ax2.set_ylabel('Amplitude [a.u.]')
ax2.set_xscale('log')
ax2.grid(True, 'both')
plot_freq, = ax2.plot(freq, 0 * freq)
# Erzeuge ein Array, das das aufgenommene Zeitsignal speichert.
data = np.zeros(t.size)
def audio_callback(indata, frames, time, status):
"""Neue Audiodaten müssen verarbeitet werden. """
global data
# Gib im Fehlerfall eine Fehlermeldung aus.
if status:
print(status)
# Kopiere die Audiodaten in das Array data.
if frames < data.size:
data[:] = np.roll(data, -frames)
data[-frames:] = indata[:, 0]
else:
data[:] = indata[-data.size:, 0]
def update(frame):
# Aktualisiere den Plot des Zeitsignals.
plot_zeit.set_ydata(data)
# Aktualisiere die Fourier-Transformierte.
ft = np.fft.fft(data) / data.size
ft = np.fft.fftshift(ft)
plot_freq.set_ydata(np.abs(ft))
return plot_zeit, plot_freq
# Erzeuge das Animationsobjekt.
ani = mpl.animation.FuncAnimation(fig, update,
interval=30, blit=True)
# Starte die Audioaufnahme und zeige die Animation an.
with sounddevice.InputStream(rate, channels=1,
callback=audio_callback):
plt.show(block=True)