Teste de Desempenho conduta sobre um áudio equalizador gráfico
O negócio real com um equalizador de dez bandas é que você pode graficamente visualizar o espectro moldar você fornecer ao sinal que passa através do equalizador por apenas olhando para as posições dos controles de ganho deslizante, como mostrado.

Aqui está uma coleção de funções do Python para exibir a resposta de freqüência exata.
função de nível superior ten_band_eq_resp (GDB, Q) exibe a magnitude da resposta de frequência em um subplot superior e as definições do equalizador na subtrama inferior:

Na [337]: ssd.ten_band_eq_resp ([- 6.5,0,0, -1.5,0,4.5,0,9.5,0,0], 3,5)
Para verificar o funcionamento no domínio do tempo, considere como entrada uma soma de sinusóides em 31,25 Hz e 4000 Hz. Use a função de Python ten_band_eq_filt (x, GdB, Q) para obter a saída filtrada:
Em [375]: t = arange (0,0.1,1 / 44100). Em [376]: x = cos (2 * pi * 31.25 * t) + cos (2 * pi * 4000 * t) em [377] : y = ssd.ten_band_eq_filt (x, [- 6.5,0,0, -1.5,0,4.5,0,9.5,0,0], 3.5) Em [380]: subplot (211) [381]: lote (t, x) Em [385]: subplot (212) Em [386]: plot (t, y)
A figura mostra a comparação entre a entrada (subplot superior) e de saída (formas de onda inferior subparcela).

A subtrama de baixo mostra que o empate fez o seu trabalho! O sinusoid 31,25 Hz é menor (pelo fator de 10-6,5 / 20 = 0,473) e a sinusóide-4 KHz é maior (pelo factor 109,5 / 20 = 2,99).