Я пытаюсь использовать библиотеку NumPy для Python, чтобы провести некоторый частотный анализ.У меня есть два файла .wav, которые содержат синусоидальный сигнал 440 Гц.Один из них я генерировал с помощью функции синуса NumPy, а другой - в Audacity.БПФ работает на Python-генерируемом, но ничего не делает на Audacity.
Вот ссылки на два файла:
нерабочий файл: 440_audacity.wav
Рабочий файл: 440_gen.wav
Этот код я использую для преобразования Фурье:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.io.wavfile as wave
infile = "440_gen.wav"
rate, data = wave.read(infile)
data = np.array(data)
data_fft = np.fft.fft(data)
frequencies = np.abs(data_fft)
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(data[:800])
plt.title("Original wave: " + infile)
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(frequencies)
plt.title("Fourier transform results")
plt.xlim(0, 1000)
plt.tight_layout()
plt.show()
У меня есть два 16-битных PCM .wav файла, один из Audacity, а другой, созданный с помощью функции синуса NumPy.Генерируемый NumPy дает следующий (правильный) результат со всплеском на частоте 440 Гц: 
Тот, который я создал с Audacity, хотя форма волны выглядит идентичной, не даетлюбой результат преобразования Фурье: 
Я признаю, что я в недоумении.Два файла должны фактически содержать одинаковые данные.Они закодированы одинаково, и формы сигналов на верхнем графике выглядят одинаково.
Вот код, используемый для создания рабочего файла:
import numpy as np
import wave
import struct
import matplotlib.pyplot as plt
from operator import add
freq_one = 440.0
num_samples = 44100
sample_rate = 44100.0
amplitude = 12800
file = "440_gen.wav"
s1 = [np.sin(2 * np.pi * freq_one * x/sample_rate) * amplitude for x in range(num_samples)]
sine_one = np.array(s1)
nframes = num_samples
comptype = "NONE"
compname="not compressed"
nchannels = 1
sampwidth = 2
wav_file = wave.open(file, 'w')
wav_file.setparams((nchannels, sampwidth, int(sample_rate), nframes, comptype, compname))
for s in sine_one:
wav_file.writeframes(struct.pack('h', int(s)))