Python代码如下,可以自行比较和FFT的差异。 P: int = 998244353 G: int = 3 GI: int = 332748118 def ntt(a: list[int], is_forward: bool = True) -> list[complex]: n: int = len(a) nbit: int = math.ceil(math.log2(n)) rev: list[int] = list(range(n)) y: list[int] = a[...
1024Hz的采样率采样1024点,刚好是1秒,也就是说,采样1秒时间的信号并做FFT,则结果可以分析到1Hz。如果采样2秒时间的信号,则N为2048,并做FFT,则结果可以分析到0.5Hz。 如果要提高频率分辨力,则必须增加采样点数,也即采样时间。频率分辨率和采样时间是倒数关系。 假设FFT之后某点n用复数a+bi表示,该复数的模就是An...
(3)FFT得到的复数的模(即绝对值)就是对应的“振幅谱”,复数所对应的角度,就是所对应的“相位谱”,现在可以画图了。 3、FFT的原始频谱 N=1400x = np.arange(N) # 频率个数 abs_y=np.abs(fft_y) # 取复数的绝对值,即复数的模(双边频谱) angle_y=np.angle(fft_y) #取复数的角度 plt.figure() ...
首先,先说明下其实FFT就是DFT,只不过前者是后者的在计算机计算中的算法改良,所以可以直接以DFT去理解FFT。当然这里我们不去讲DFT怎么来的,我们直接贴上公式,因为FFT的理解就是要根据这个公式来理解(图百度找的有点模糊): OK,直接贴上代码: function Y=fft0(Fs,x) %FS为采样频率,前提满足采样定理即Fs>2Wmax(...
numpy.fft.fftfreq() #将FFT输出中的直流分量移动到频谱中央 numpy.fft.shift() 下面的代码是通过Numpy库实现傅里叶变换,调用np.fft.fft2()快速傅里叶变换得到频率分布,接着调用np.fft.fftshift()函数将中心位置转移至中间,最终通过Matplotlib显示效果图。
FFT快速傅里叶变换的python实现 FFT是DFT的高效算法,能够将时域信号转化到频域上,下面记录下一段用python实现的FFT代码。 #encoding=utf-8importnumpy as npimportpylab as pl#导入和matplotlib同时安装的作图库pylabsampling_rate= 8000#采样频率8000Hzfft_size = 512#采样点512,就是说以8000Hz的速度采512个点,...
在Python中实现FFT(快速傅里叶变换)算法可以使用NumPy库提供的fft模块。以下是一个完整的实现示例: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importnumpyasnpdeffft_algorithm(signal):# 使用NumPy库的fft函数进行FFT计算fft_result=np.fft.fft(signal)returnfft_result# 示例输入信号signal=np.arra...
FFT结果有对称性,通常我们只是用前半部分的结果,也就是小于采样频率一半的结果。同时也只有采样频率一半以内、具有一定幅值的信号频率才是真正的信号频率。 下面就用python案例进行说明 案例1 import numpy as npimport pylab as plimportmath# 采样频率fs=1048# 采样步长t = [x/1048.0forxinrange(1048)]"""设计...
FFT和IFFT的Python语言实现源代码 直接把我用了一个晚上写好的快速傅里叶变换和快速傅里叶逆变换的Python语言代码贴出,关键部分有注释,里面只用到了Python标准库cmath库,因为要计算cos、sin函数的值。直接复制到自己的Python程序中就可以直接使用了。 """ ...