Gefeliciteerd!Swets schreef:Wilde nog even kwijt dat het allemaal goed gekomen is... Althans verlopig laat ik het zo... tis super mooi geworden... staat ook mooi in het scherm, zo'n draaiende pallet....
Graag gedaan. Anderen helpen mij weer met dingen die ik niet begrijp. Da's nou het mooie van fora en internet enzo.Wil ook Dabit nog even super bedanken voor zijn hulp!!!, zonder hem was het echt niet gelukt!
Ik gebruik ze regelmatig, en de neefjes STFT, DCT en DST ook. Een discrete wavelet transform (DWT) met een orthogonale basis die lekker past op de signalen die ik wil verwerken heb ik nog niet aangedurfd, maar zou voor een hoop van mijn problemen ook wel een oplossing zijn.hoe goed ben jij thuis met Fast Fourier transform Dabit?
Hoe gaat je hardware eruit zien? Ook hier weer: code om een FFT uit te voeren vind je bij bosjes op het WWW. Voor PC-achtige applicaties is de FFTW library wel een hele goeie.ik wil iets van een soort van spectrum analyzer maken.... ik had al eens iets gemaakt met 11 filtertjes.... maar iemand zei dat moet je met FFT doen...
maar daar snap ik nix van.... :-)
FFT inleiding voor dummies: zo'n ding pakt een blokje met samples die in tijd na elkaar komen en zet dat om in een blokje data met frequenties die na elkaar komen. Dat blokje is gespiegeld rondom het midden.
Voorbeeld: ik sample geluid met een samplerate van 10kHz. Dat betekent dat er in de datastroom theoretisch 0-5kHz zit (Nyquist-theorema). Voer ik op een blokje van 500 samples een fouriertransformatie uit, dan is het resultaat een array met de energie van 500 frequenties die lineair verdeeld zijn over -5kHz - 5kHz: 0Hz ligt in het midden. Oftewel: arrayelement 250 bevat de energie van de frequenties 0-10Hz, element 251 en 249: 10-20Hz, element 252 en 248: 20-30Hz, etc.
Daar moet je nog wat lineair->logarithmisch spul op loslaten, plotten op een schermpje, klaar.