1. 导入必要的Python库 要实现FFT,首先需要导入NumPy库,因为它提供了高效的FFT实现。此外,如果你希望可视化结果,可以导入Matplotlib库。 python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2. 准备需要进行FFT变换的数据 你可以生成一个测试信号,例如正弦波,或者使用任何你希望进行FFT变换的数据。 python ...
在python中,numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数,函数是fft2,输入一张灰度图,输出经过二维离散傅立叶变换后的结果,但是具体实现并不是直接用上述公式,而是用快速傅立叶变换。结果需要通过使用abs求绝对值才可以进行可视化,但是视觉效果并不理想,因为傅立叶频谱范围很大,所以要用log对数变换来改善视觉...
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。 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 as cv imp...
(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() ...
Python FFT 自己实现指南 作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能帮助你了解如何使用Python实现快速傅里叶变换(FFT)。FFT是一种高效的算法,用于计算离散傅里叶变换(DFT),在信号处理、图像处理等领域有广泛应用。 1. 理解FFT 在开始实现FFT之前,你需要了解FFT的基本原理。FFT是一种将时域信号转换为频域信号的方法。简...
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 import numpy as np def fft_algorithm(signal): # 使用NumPy库的fft函数进行FFT计算 fft_result = np.fft.fft(signal) return fft_result # 示例...
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,...
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[...
Python实现快速傅里叶变换(FFT) 这里做一下记录,关于FFT就不做介绍了,直接贴上代码,有详细注释的了: 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp from scipy.fftpackimportfft,ifftimportmatplotlib.pyplotaspltimportseaborn #采样点选择1400个,因为设置的信号频率分量最高为600赫兹,根据采样定理知采样频率要大于信号频率...