上面代码块中主要用到了两个函数,一个是fft.fft(y),这里的y是一个点列,这个函数直接返回傅里叶变换后的值;而变换后的坐标由fft.fftfreq(N,delta_T)给出,其中N是采样点数,delta_T是采样间隔。 上面的例子是个理想情况,对于实际的数据,傅里叶变换也能起到很大的作用。 比如激光多普勒效应测速实验[10]中,...
fft(signal): 对信号进行傅里叶变换,得到频域表示。 fftfreq(len(signal), d=t[1] - t[0]): 生成与信号长度相同的频率数组,d是时间数组t的间隔。 positive_freqs = freqs[:len(freqs)//2]: 只取正频率部分,因为傅里叶变换的结果是对称的。 positive_fft_result = fft_result[:len(freqs)//2]: ...
在前几行中,您导入scipy.fft稍后将使用的函数,并定义一个变量N,用于存储信号中的样本总数。 在这之后是最重要的部分,计算 Fourier transform: yf = fft(normalized_tone) xf = fftfreq(N, 1 / SAMPLE_RATE) 代码调用了两个非常重要的函数: fft() 计算变换本身。 fftfreq()计算 的输出中每个bin中心的频率...
对信号进行FFT变换: 代码语言:txt 复制 fft_result = fft(signal) 限制频率范围: 代码语言:txt 复制 freq = np.fft.fftfreq(len(t)) filtered_fft = np.where(np.abs(freq) < 0.1, fft_result, 0) 上述代码中,通过np.fft.fftfreq()函数获取频率轴上的值,并通过np.where()函数将频率小于0.1的部分保...
scipy.fft 有一个改进的 API。 scipy.fft允许使用多个 worker,这可以在某些情况下提供速度提升。 scipy.fftpack被认为是遗留的,SciPy 建议scipy.fft改用。 除非您有充分的理由使用scipy.fftpack,否则您应该坚持使用scipy.fft. scipy.fft 对比 numpy.fft
freqs = np.fft.fftfreq(len(x)) # 计算频率轴 # 绘制频谱 plt.figure() plt.stem(freqs, np.abs(X), 'b', markerfmt=" ", basefmt="-b") plt.title('FFT of Signal') plt.xlabel('Frequency [Hz]') plt.ylabel('Magnitude') # 一维逆傅里叶变换 ...
scipy.fft 有一个改进的 API。 scipy.fft允许使用多个 worker,这可以在某些情况下提供速度提升。 scipy.fftpack被认为是遗留的,SciPy 建议scipy.fft改用。 除非您有充分的理由使用scipy.fftpack,否则您应该坚持使用scipy.fft. scipy.fft 对比 numpy.fft
1、使用scipy.fftpack.fftfreq()函数将生成取样频率 因为功率结果是对称的,仅仅需要使用谱的正值部分来找出频率: In [48]: pidxs = np.where(sample_freq >0) In [49]: freqs = sample_freq[pidxs]In [50]: power = np.abs(sig_fft)[pidxs] ...
这里fft函数计算信号的傅里叶变换,fftfreq函数计算对应的频率数组,通过分析fft_signal和frequencies可以了解信号的频谱特性。 统计(scipy.stats) 概率分布: SciPy提供了大量的概率分布函数。例如,正态分布norm。可以计算正态分布的概率密度函数(PDF)、累积分布函数(CDF)等。
freq = fft.fftfreq(len(fft_result)) # 提取幅度谱 amplitude_spectrum = np.abs(fft_result) 五、插值 Scipy提供了插值函数,用于估计在给定数据点之间的值。 以下是一些插值示例。 1. 线性插值 from scipy import interpolate # 创建一些示例数据点 ...