python - 一个接一个地计算多个正弦波

Question

我正在编写一个Python程序，以不同的开始和结束频率以及不同的时间间隔一个接一个地生成多个正弦扫描。

一个例子是:

在1毫秒内从0Hz扫描到170Hz

在1毫秒内从170Hz扫描到170Hz

在1毫秒内从170Hz下降到10Hz

因此应该是一个上升，下降波形。

我使用的方程式受this thread启发

def LinearSineSweep(self, fStart, fEnd, samplingTime, samplesPerSecond):
    nValues = int(samplesPerSecond * samplingTime)
    for i in range(0, nValues):
        delta = float(i) / nValues
        t = samplingTime * delta
        phase = 2 * math.pi * t * (fStart + (fEnd - fStart) * delta / 2)
        return self._amplitude * math.sin(phase) + self._dcOffset

LinearSineSweep(0, 170, 0.001, 44100)
LinearSineSweep(170, 170, 0.001, 44100)
LinearSineSweep(170, 10, 0.001, 44100)

但是我得到的输出不正确:


即使是10倍的频率，也仍然不能作为一个波形合并在一起



这是数学问题还是编程问题？

Answer 1

正如@jaket在评论中指出的那样，您必须使每个阶段的相位连续变化(我在解释一下)。这是代码的一种变体，显示了可以执行此操作的一种方法。我没有您所有的其他代码，因此self的第一个参数不是LinearSineSweep，而是一个文件，样本以文本形式写入其中。 (我还对代码进行了调整，以补偿以下事实:请求的间隔通常不会是采样周期的精确倍数。)numpy和matplotlib用于创建图。

from __future__ import print_function, division

import math


def LinearSineSweep(f, fStart, fEnd, samplingTime, samplesPerSecond,
                    t0=0, phi0=0):
    nValues = int(samplesPerSecond * samplingTime)
    actualSamplingTime = nValues / samplesPerSecond
    for i in range(0, nValues):
        delta = float(i) / nValues
        t = actualSamplingTime * delta
        phase = 2 * math.pi * t * (fStart + (fEnd - fStart) * delta / 2)
        value = math.sin(phase + phi0)
        # Write the time and sample value to the output...
        print(t0 + t, value, file=f)
    phase = 2 * math.pi * actualSamplingTime * (fStart + (fEnd - fStart) / 2)
    return t0 + actualSamplingTime, phi0 + phase


if __name__ == "__main__":
    with open('out.csv', 'w') as f:
        t, phi = LinearSineSweep(f, 0, 1700, 0.001, 44100)
        t, phi = LinearSineSweep(f, 1700, 1700, 0.001, 44100, t, phi)
        t, phi = LinearSineSweep(f, 1700, 100, 0.001, 44100, t, phi)

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    tvals, v = np.loadtxt('out.csv', unpack=True)
    plt.figure(figsize=(10, 4))
    plt.plot(tvals, v)
    plt.grid()
    plt.show()

这是情节: