python怎么將兩個實(shí)數(shù)矩陣合并為一個復(fù)數(shù)矩陣

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問題描述：

有時需要把兩個實(shí)數(shù)矩陣，一個作為實(shí)部，一個作為虛部，合并為一個復(fù)數(shù)矩陣，該如何操作？

解決辦法：

假如是在第二個維度上進(jìn)行合并(real: Data[:, 0, :, :] imag: Data[:, 1, :, :])，有兩種方法

第一種、

result = Data[:, 0, :, :] + 1j*Data[:, 1, :, :]

第二種、

result = 1j*Data[:, 1, :, :]
result += Data[:, 0, :, :]

第二種方法更節(jié)省內(nèi)存~

補(bǔ)充：python numpy 分離與合并復(fù)數(shù)矩陣實(shí)部虛部的方法

在進(jìn)行數(shù)字信號處理的過程中，我們往往有對短時傅里葉變換頻譜(spectrogram)進(jìn)行分析的需求。

常見的分析手段對應(yīng)歐拉公式分為兩種，要么使用模與相位的形式，要么使用實(shí)部虛部。

本文分享一個簡單的將復(fù)數(shù)光譜圖分解為實(shí)部與虛部以及將兩個部分重新合并為一個復(fù)數(shù)矩陣的過程，以下為python代碼。

import numpy as np
import librosa

# load the original wav
test_wave, _ = librosa.load("../RecFile_1_20200617_153719_Sound_Capture_DShow_5_monoOutput1.wav", sr=44100)
# calculate the complex spectrogram stft
spectrogram_test_wav = librosa.stft(test_wave, n_fft=735*2, win_length=735*2, hop_length=735)

# calculate the real part of the spectrogram
real_spectrogram = spectrogram_test_wav.real
# calculate the imaginary part of the spectrogram
imaginary_spectrogram = spectrogram_test_wav.imag

# combine these two parts
reconstruction_spectrogram = real_spectrogram + 1j * imaginary_spectrogram
print(np.array_equal(spectrogram_test_wav, reconstruction_spectrogram))

其中l(wèi)ibrosa庫為常用的音頻處理庫。

上述代碼實(shí)現(xiàn)了對wavfile進(jìn)行短時傅里葉變換，分離出實(shí)部虛部并重新合并的過程。

最終的輸出為True, 證明了經(jīng)過這些步驟過后，重構(gòu)的復(fù)數(shù)矩陣與初始的光譜圖是一致的。

python可以做什么

Python是一種編程語言，內(nèi)置了許多有效的工具，Python幾乎無所不能，該語言通俗易懂、容易入門、功能強(qiáng)大，在許多領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用，例如最熱門的大數(shù)據(jù)分析，人工智能，Web開發(fā)等。

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