快速傅里叶变换python_Python实现快速傅里叶变换的方法（FFT）

本文介绍了Python实现快速傅里叶变换的方法（FFT），分享给大家，具体如下：

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：

import numpy as np

from scipy.fftpack import fft,ifft

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn

#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2倍，所以这里设置采样频率为1400赫兹（即一秒内有1400个采样点，一样意思的）

x=np.linspace(0,1,1400)

#设置需要采样的信号，频率分量有180，390和600

y=7*np.sin(2*np.pi*180*x) + 2.8*np.sin(2*np.pi*390*x)+5.1*np.sin(2*np.pi*600*x)

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

xf = np.arange(len(y)) # 频率

xf1 = xf

xf2 = xf[range(int(len(x)/2))] #取一半区间

plt.subplot(221)

plt.plot(x[0:50],y[0:50])

plt.title('Original wave')

plt.subplot(222)

plt.plot(xf,yf,'r')

plt.title('FFT of Mixed wave(two sides frequency range)',fontsize=7,color='#7A378B') #注意这里的颜色可以查询颜色代码表

plt.subplot(223)

plt.plot(xf1,yf1,'g')

plt.title('FFT of Mixed wave(normalization)',fontsize=9,color='r')

plt.subplot(224)

plt.plot(xf2,yf2,'b')

plt.title('FFT of Mixed wave)',fontsize=10,color='#F08080')

plt.show()

结果：

2017/7/11更新

再添加一个简单的例子

# -*- coding: utf-8 -*-

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import seaborn

Fs = 150.0; # sampling rate采样率

Ts = 1.0/Fs; # sampling interval 采样区间

t = np.arange(0,1,Ts) # time vector,这里Ts也是步长

ff = 25; # frequency of the signal

y = np.sin(2*np.pi*ff*t)

n = len(y) # length of the signal

k = np.arange(n)

T = n/Fs

frq = k/T # two sides frequency range

frq1 = frq[range(int(n/2))] # one side frequency range

YY = np.fft.fft(y) # 未归一化

Y = np.fft.fft(y)/n # fft computing and normalization 归一化

Y1 = Y[range(int(n/2))]

fig, ax = plt.subplots(4, 1)

ax[0].plot(t,y)

ax[0].set_xlabel('Time')

ax[0].set_ylabel('Amplitude')

ax[1].plot(frq,abs(YY),'r') # plotting the spectrum

ax[1].set_xlabel('Freq (Hz)')

ax[1].set_ylabel('|Y(freq)|')

ax[2].plot(frq,abs(Y),'G') # plotting the spectrum

ax[2].set_xlabel('Freq (Hz)')

ax[2].set_ylabel('|Y(freq)|')

ax[3].plot(frq1,abs(Y1),'B') # plotting the spectrum

ax[3].set_xlabel('Freq (Hz)')

ax[3].set_ylabel('|Y(freq)|')

plt.show()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

最后

以上就是优秀金鱼为你收集整理的快速傅里叶变换python_Python实现快速傅里叶变换的方法（FFT）的全部内容，希望文章能够帮你解决快速傅里叶变换python_Python实现快速傅里叶变换的方法（FFT）所遇到的程序开发问题。

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