在Python中,使用numpy库进行傅里叶变换非常简单 import numpy as np # 创建一个简单的信号 time = np.linspace(0, 1, 1000) signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * time) # 对信号进行傅里叶变换 fourier_transform = np.fft.fft(signal) # 计算频率轴 freqs = np.fft.fftfreq(len(signal), d=1/...
Numpy.fft.fftshift用法 用法:fft.fftshift(x, axes=None) 将zero-frequency 分量移动到频谱的中心。 此函数为列出的所有轴交换half-spaces(默认为全部)。请注意,仅当 len(x) 为偶数时, y[0] 才是奈奎斯特分量。参数:x:array_like输入数组。axes:int 或 shape 元组,… ...
举一个简单的例子,用FFT求下式的离散傅里叶变换。 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 创建一个离散时域信号t = np.linspace(0, 1, 1000, endpoint=False)f_t = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 10 * t)# 计算离散傅里叶变换(DFT)f_k = np...
In [31]: np.allclose(y, np.fft.fft(x)) Out[31]:True 如我们所料,手动计算的 DFT 与 NumPy 内置模块相同。 当然,numpy.fft就像 NumPy 中的任何其他内置模块一样-已经过优化,并且已应用 FFT 算法。 让我们比较一下我们的手动 DFT 和numpy.fft的性能: In [32]: %timeit np.dot(np.exp(-2j* np...
np.fft.fft(a, n=None,axis=-1,norm=None) 该函数通过快速傅里叶变换算法计算一维(n个元素的)离散傅里叶变换(DFT) 参数: a: 输入数组 ,可以有复数 n: 一个整数,可选参数。它代表选定的轴最后输出的长度,如果n比len(a的那个轴的数组)小,则会进行裁剪。如果更大,则填充0。n默认是len(a的那个轴的数...
在下一节中,我们将简单地介绍不同类型的信号波,并使用numpy.fft模块计算傅立叶变换。 然后我们调用show()函数以提供它们之间的视觉比较。 信号处理 在本节中,我们将使用 NumPy 函数来模拟多个信号函数并将其转换为傅立叶变换。 我们将重点介绍numpy.fft及其相关函数。 我们希望在本节之后,您将对在 NumPy 中使用...
(0, sampling_period, interval), ori_func, 'black')plt.xlabel('Time'), plt.ylabel('Amplitude')plt.subplot(2,1,2)frequency = np.arange(n / 2) / (n * interval)nfft = abs(ft[range(int(n / 2))] / n )plt.plot(frequency, nfft, 'red')plt.xlabel('Freq (Hz)'), plt.ylabel(...
plt.xlabel('Frequency') plt.ylabel('Amplitude') plt.grid() plt.show() 移位 numpy.linalg模块的fftshift()函数将零频率分量移到频谱中心。 零频率分量对应于信号的平均值 。ifftshift()函数可逆转此操作。 实战时间 – 变换频率 我们将创建一个信号,对其进行转换,然后将其移位。 按以下步骤移动频率: ...
sum(np.dstack(data)[0], axis=1)) def guitar_effect(data): """将等幅声波变成吉他音色的声波数据""" return data*GUITAR_EFFECT_ARRAY[:data.shape[0]] def play(melody, wave_file=None): """弹奏吉他谱,若wave_file存在,同时生成.wav文件""" data = list() for section in melody: data_...
print(np.all(np.abs(np.fft.ifft(transformed) - wave) < 10 ** -9)) 结果显示如下: 代码语言:javascript 复制 True 使用matplotlib 绘制转换后的信号: 代码语言:javascript 复制 plt.plot(transformed) plt.title('Transformed cosine') plt.xlabel('Frequency') ...