numpy 重复数组,python numpy数组合并

　　在数字信号处理过程中，我们经常需要对短时傅里叶变换谱图进行分析。常见的分析方法对应欧拉公式分为两种类型，或者是模态和相位形式，或者是实部和虚部形式。本文介绍了一种将复声谱图分解为实部和虚部并将这两部分重新组合成一个复矩阵的简单方法。以下是python代码。

　　import numpy as NP import librosa # load原wavtest_wave，_=librosa.load(./RecFile _ 1 _ 2020 06 17 _ 153719 _ Sound _ Capture _ DShow _ 5 _ mono output 1 . wav ，sr=44100)#计算复声谱图stftspectrogram _ test _ wav=libro sa . STFT(test _ wave，n_fft=735*2，win_length=735*2，hop_length=735)#计算spectrogram的实部real _ spectrogram=spectrogram _ test _ wav . real #计算array _ equal (spectra _ test _ wav，reconstruction _ spectra))，其中librosa库是常用的音频处理库。上面的代码实现了对wavfile进行短时傅立叶变换，分离实部和虚部，再合并的过程。最终输出为真，证明经过这些步骤后，重构的复矩阵与初始声谱图一致。

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