def plot_group_delay(self, a, b):
w, gd = signal.group_delay((b, a))
plt.plot(w, numpy.round(gd, 5))
plt.ylabel('Retardo de grupo [muestras]')
plt.xlabel('Frecuencia [rad/muestra]')
plt.title('Retardo de grupo')
plt.show()
def plot_freq_resp(self, a, b, worN=None):
w, h = signal.freqz(b, a, worN)
plt.plot(w, 20 * numpy.log10(abs(h)), 'b')
plt.ylabel('Amplitud [dB]', color='b')
plt.xlabel('Frecuencia [rad/muestra]')
plt.gca().twinx()
angles = numpy.unwrap(numpy.angle(h))
plt.plot(w, angles, 'g')
plt.ylabel('Fase (rad)', color='g')
plt.grid()
plt.show()
def leer_wave(self, filename):
"""Lectura de un fichero de audio para representación gráfica
- filename, cadena de texto, es la ruta donde se encuentra el fichero a analizar"""
framerate, data = wavfile.read(filename)
t = numpy.arange(start=0,
stop=1.0 * data.size / framerate,
step=1. / framerate)
plt.figure(1)
plt.subplot(211)
plt.title('Onda de:\n' + filename)
plt.xlabel('Tiempo (seg)')
plt.plot(data)
return plt, data, framerate
def representa_espectrograma(self, x, NFFT, Fs, noverlap):
"""Representacion del espectograma de un fichero de audio
- x, array, datos de la señal
- NFFT, int, la cantidad de puntos de datos utilizados en cada bloque para la Transformada de Furier.
- Fs, long, frecuencia de muestreo
- noverlap, int, el número de puntos de superposición entre bloques"""
plt.figure(1)
plt.subplot(212)
plt.title('Espectograma')
plt.ylabel('Frequencia [Hz]')
plt.xlabel('Tiempo [seg]')
Pxx, freqs, bins, im = plt.specgram(x,
NFFT=NFFT,
Fs=Fs,
cmap='jet',
noverlap=noverlap)
return plt, Pxx, freqs
def leer_wave(self, filename):
"""Lee un fichero de audio y muestra en la salida los datos leidos en x
y la frecuencia de muestreo a la que se ha grabado el audio
Entrada:
- filename, cadena de texto, ruta del fichero que queremos leer
Salidas:
- x, array, datos en bruto del fichero leido
- framerate, entero, frecuencia de muestreo del audio"""
framerate, data = wavfile.read(filename)
plt.figure(1, figsize=(9, 9))
plt.subplot(211)
plt.title('Onda de:\n' + filename)
plt.ylabel('Amplitud')
plt.xlabel('Tiempo [muestras]')
plt.plot(data)
return data, framerate