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(...
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[...
那这个直接变换后的结果是不是就是我需要的,当然是需要的,在FFT中,得到的结果是复数, (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...
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...
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yy=fft(y) #快速傅里叶变换 yreal = yy.real # 获取实数部分 yimag = yy.imag # 获取虚数部分 yf=abs(fft(y)) # 取绝对值 yf1=abs(fft(y))/len(x) #归一化处理 yf2 = yf1[range(int(len(x)/2))] #由于对称性,只取一半区间
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...
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。 """ ...