```pythonimport cmathdef fft(x): N = len(x) if N <= 1: return x even = fft(x[0::2]) odd = fft(x[1::2]) T = [cmath.exp(-2j * cmath.pi * k / N) * odd[k] for k in range(N//2)] return [even[k] + T[k] for k in range(
用这个xcorr函数作离散互相关运算时要注意,当x, y是不等长向量时,短的向量会自动填0与长的对齐,运算结果是行向量还是列向量就与x一样。 互相关运算计算的是x,y两组随机数据的相关程度,使用参数coeff时,结果就是互相关系数,在-1至1之间,否则结果不一定在这范围,有可能很大也有可能很小,这视乎x, y数据的大...
X=fft(x); subplot(2,1,1); stem(k-N/2,abs(fftshift(X))); ylabel('Magnitude'); xlabel('Frequency (rad)'); subplot(2,1,2); stem(k-N/2,angle(fftshift(X))); ylabel('Phase'); xlabel('Frequency (rad)'); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. (2)由幅频特性,X[...
if N <= 1: return x even = fft(x[0::2]) odd = fft(x[1::2]) T = [np.exp(-2jnp.pik / N) * odd[k] for k in range(N // 2)] return [even[k] + T[k] for k in range(N // 2)] + [even[k] - T[k] for k in range(N // 2)] x = np.array([0, 1, ...
X = np.random.rand(8)print(X)# [0.15428758 0.13369956 0.36268547 0.67910888 0.19445006 0.25121038# 0.75841639 0.55761859]xf = np.fft.fft(X)print(xf)# [ 3.0914769 +0.j -0.20916178+0.39291702j -0.77236422+0.85181752j# 0.12883683-0.39854483j -0.15179792+0.j 0.12883683+0.39854483j# -0.77236422-0.8518175...
本节,我们通过使用Python编程,得到了MULTI-2D压强和密度量的角向分布,并使用快速傅里叶变换(FFT)方法对角向分布作了傅里叶变换,定义了不均匀度U反映场的均匀性。 下一节,我们将继续使用Python处理MULTI-2D的数据,主要讲解如何提取针对区域内给定物理量的值,以及如何对MULTI-2D计算域内的能量作统计,我们下期再见!
NumPy 是 Python 中广泛使用的科学计算库,提供了高效的 FFT 实现。以下是一个简单的 Python 代码示例,用于对一个正弦波信号进行 FFT 计算: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成时域信号 t = np.linspace(0, 1, 1024, endpoint=False) f = 50 # 正弦波频率为 50Hz signal = np.si...
这个递归算法能在python里快速实现,当子问题被分解到合适大小时,再用回原本那种“慢方法”。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 1defFFT(x):2"""A recursive implementation of the 1D Cooley-Tukey FFT"""3x=np.asarray(x,dtype=float)4N=x.shape[0]56ifN%2>0:7raiseValueError("size...
if N <= 1: return x even = fft(x[0::2]) odd = fft(x[1::2]) T= [np.exp(-2jnp.pik/N)*odd[k] for k in range(N//2)] return [even[k] + T[k] for k in range(N//2)] + [even[k] - T[k] for k in range(N//2)] def ifft(x): # 逆快速傅里叶变换函数 N...
Code3(DFT-Python): 1defDFT(x):2"""3Input:4x (numpy array) = input sequence of length N5Output:6The function should return a numpy array of length N7X (numpy array) = The N point DFT of the input sequence x8"""9N =len(x)10real =np.zeros(N)11imag =np.zeros(N)12foriinrange...