这篇文章将为大家详细讲解有关python中怎么使用scipy.fftpack模块计算快速傅里叶变换，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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python可以做什么

Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。

在编程中，快速傅里叶变换是工程中非常有价值的一类算法，它可以将时域和频域的信号相互转化，而在python中SciPy提供fftpack模块，可让用户计算快速傅立叶变换，本文介绍python中使用scipy.fftpack模块计算快速傅里叶变换的过程。

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]

2、使用scipy.fftpack.fft()将计算快速傅里叶变换

>>> a = np.arange(1,5)
>>> a
array([1, 2, 3, 4])
>>> b = fft(a)
>>> b
array([ 10.+0.j,  -2.+2.j,  -2.+0.j,  -2.-2.j])
>>> b[1]
(-2+2j)
>>> b[1].real-2.0
>>> b[1].imag2.0

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