完整的Python代码如下: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 傅里叶变换defFFT(Fs,x):'''Parameters:Fs: 波形的采样频率, 单位Hzx: 波形数据Return:freq: 频谱的X轴, 单位Hzy_amp: 频谱的幅度谱y_phase:频谱的相位谱'''y=np.fft.fft(x)# 傅里叶变换N=len(y)# 信号的采样点数y_amp=np.abs(...
使用fftfreq的好处就是可以自动生成频率范围,而不用去考虑信号长度是奇数还是偶数的问题。 处理实际信号的时候这样使用:fftfreq(len(signal),1/samplerate),即fftfreq(信号长度,1/采样率)。注意这里的信号长度是信号做傅里叶变换之后的原始长度(画频谱图的时候则取一半长度),得到频率范围后发现频率有负值,这时同样...
1. 导入库 首先,我们需要导入相关的库来处理音频文件和绘制频谱图。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ioimportwavfile 1. 2. 3. 2. 读取音频文件 接下来,我们需要读取音频文件并将其转换为 numpy 数组。 # 读取音频文件sampling_freq,audio=wavfile.read('audio.wav') 1. 2. 3. 应用 ...
python中的fftfreq函数 fftfreq函数是Python中用于计算离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,简称DFT)中的频率(frequency)值的函数。该函数可以通过numpy库中的fft模块调用。 首先,我们需要了解一下DFT的基本概念。DFT是一种将时间域(time domain)信号转换为频率域(frequencydomain)信号的方法。通过傅里叶变换,...
freqs = np.fft.fftfreq(采样数量, 采样周期) 通过原函数值的序列j经过快速傅里叶变换得到一个复数数组,复数的模代表的是振幅,复数的辐角代表初相位 np.fft.fft(原函数值序列) -> 目标函数值序列(复数) 通过一个复数数组(复数的模代表的是振幅,复数的辐角代表初相位)经过逆向傅里叶变换得到合成的函数值数组...
返回的浮点数数组f包含每单位样本间距的频率本中心(起始为零)。例如，如果采样间隔以秒为单位，则频率...
定义如下:freq = 12.3y = np.cos(x * 2 * np.pi * freq / 10000) 如果频率是一个整数,我可以使用np.argmax(np.abs(np.fft.fft(y)))计算它。但是,如果频率不是整数,如何更精确地计算频率 浏览4提问于2018-08-05得票数 2 1回答 fft -优化代码以消除Nyquist上的图像 、 我的理解是:如果我对(...
n = np.fft.fftfreq(N, 1/N) # 用于将FFT变换之后的频谱显示范围从[0, N]变为:[-N/2, N/2-1](N为偶数) 或者 [-(N-1)/2, (N-1)/2](N为奇数) S = np.fft.fftshift(S) n = np.fft.fftshift(n) plt.stem(n,S,use_line_collection=True) ...
在命令行窗口，输入如下命令：period = 1./freq;plot(period,power);axis([0 40 0 2e+7]);ylabel('Power');xlabel('Period (Years/Cycle)');如图7所示。8 最后，我们可以通过选择最强的频率来更精确地确定周期长度。红点定位这一点。在命令行窗口，输入如下命令：hold on;index = ...
要获得任何给定峰的近似频率，可以按如下所示转换峰的索引：freq = i * Fs / N;哪里：freq = ...