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Python如何实现快速傅里叶变换的方法-创新互联

这篇文章主要介绍了Python如何实现快速傅里叶变换的方法，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

创新互联建站是由多位在大型网络公司、广告设计公司的优秀设计人员和策划人员组成的一个具有丰富经验的团队，其中包括网站策划、网页美工、网站程序员、网页设计师、平面广告设计师、网络营销人员及形象策划。承接：成都网站设计、网站建设、网站改版、网页设计制作、网站建设与维护、网络推广、数据库开发,以高性价比制作企业网站、行业门户平台等全方位的服务。

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：

Python如何实现快速傅里叶变换的方法

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()

Python如何实现快速傅里叶变换的方法

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“Python如何实现快速傅里叶变换的方法”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!


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