我们前面说了,DFT 的结果是复数,在绘图的时候,调用了np.abs()计算每个频率的幅度。 另外,DFT / FFT 里面有负频率,如果输入信号只有实数,则可以调用rfft()与rfftfreq()的组合,即 实数(real) FFT,它们只展示正频率。但请注意,rfft()的结果仍然是复数。 4. 代码实例 以下展示两个代码实例,第一个是构建一个...
在这一阶段,我们将实现一个简单的 RFFT 函数。我们可以直接使用numpy的rfft方法来对实值信号进行快速傅里叶变换。 AI检测代码解析 defperform_rfft(signal):# 使用 NumPy 的 rfft 函数计算 RFFTfreqs=np.fft.rfft(signal)returnfreqs 1. 2. 3. 4. 步骤4: 使用 RFFT 函数进行计算 接下来,我们将调用perform_...
ax = axes[1] # we use rfft since our input signals are real ax.plot(np.abs(np.fft.rfft(ys))) ax.plot(np.abs(np.fft.rfft(ys_c))) ax.plot(np.abs(np.fft.rfft(ys_l))) ax.set_title('Module of Fourier-transform') 让我们回顾一下情节。 左边是原始输入信号,以及它的恒定去趋势和...
python使用rfft画频谱图变换真实的幅值 之前一直在做声音相关的一个项目,其中用到了很多信号频谱的问题,包括fft点数的选取、fft之后画图横纵坐标的问题、fftshift的用法等等。前面因为忙,也没有仔细研究,现在将问题总结如下: 1.fft点数的选取。 众所周知,fft是快速傅里叶变换,当信号为2的整数幂时效率最高(当然还有...
# rfft函数的返回值是N/2+1个复数,分别表示从0(Hz)到sampling_rate/2(Hz)的分。 #于是可以通过下面的np.linspace计算出返回值中每个下标对应的真正的频率: freqs=np.linspace(0,sampling_rate/2,fft_size/2+1)# np.linspace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep=False,dtype=None)#在指定的间隔内返...
处理实数信号时,用rfft系列函数能节省一半内存,输出结果只保留正频率部分。 傅里叶变换在多个领域都有典型应用。音频处理方面,可以用它做均衡器调节,分离不同频段的声音。通信领域用来解调信号,识别载波频率。图像处理中常用于去噪、压缩、特征提取。工业检测时,通过分析设备振动信号的频谱,能判断机械故障类型。 学习...
您将在scipy.fft库中看到的另一个区别是不同类型的输入之间的区别。fft()接受复数值输入,并rfft()接受实数值输入。跳到使用快速傅立叶变换 (FFT) 部分以了解复数和实数。 另外两个变换与 DFT 密切相关:离散余弦变换 (DCT)和离散正弦变换 (DST)。您将在离散余弦和正弦变换部分中了解这些内容。
3. 在计算FFT时,NumPy库提供了不同的函数来进行一维和二维的FFT计算。对于一维数据,可以使用rfft函数(实数FFT)或fft函数(复数FFT)。对于二维数据,可以使用fft2函数。而SciPy库提供的fft函数可以处理多维数据,并且还可以在不同的轴上进行FFT计算。 4. 此外,SciPy还提供了其他一些用于频谱分析的函数,如频谱平滑和滤波...
5. 高级FFT功能:除了基本的FFT函数外,SciPy还提供了其他一些与FFT相关的函数,包括`rfft`函数(用于计算实输入序列的傅立叶变换)、`fftshift`函数(用于将FFT输出移动到中心)、`ifft`函数(用于计算逆傅立叶变换)等。这些函数可根据具体需求进行使用。 在实际应用中,FFT的应用非常广泛,包括音频信号处理、图像处理、信...
yf = np.fft.rfft(ys)/fft_size freq = np.linspace(0,sampling_rate/2, fft_size/2+1) freqs = np.array(map(lambda x : x/1e3, freq)) yfp = 20*np.log10(np.clip(np.abs(yf),1e-20,1e100)) 在对单频信号进行快速傅里叶变换的过程中,我们定义了两个常数: sampling_rate, fft_size,...