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Python实现快速傅里叶变换的方法(FFT)

时间:2021-03-19 00:44     来源/作者:落叶_小唱

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:

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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:

Python实现快速傅里叶变换的方法(FFT)

2017/7/11更新

再添加一个简单的例子

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# -*- 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()

Python实现快速傅里叶变换的方法(FFT)

相关文章:傅立叶级数展开初探(python)

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服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/ouening/article/details/71079535

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