Python?numpy下幾種fft函數(shù)的使用方式
numpy下fft模塊提供了豐富的fft函數(shù)，幾種常用的在這里記錄一下使用方式
fft
輸入實(shí)數(shù)samples，如果輸入的sample是帶虛數(shù)部分的話，虛數(shù)部分會(huì)被默認(rèn)刪除。
t=np.arange(12)
b=np.sin(t)
print(b)
print("sum(b)=", np.sum(b))
s = np.fft.fft(b)
print(s)
運(yùn)行結(jié)果截圖如下
從圖中可以看到，
- [0]是一個(gè)實(shí)數(shù)，實(shí)數(shù)部分是所有input中各個(gè)元素之和。
- [i]與[N-i]共軛；輸入的N如果是偶數(shù)，那么[N/2]沒有共軛的元素。 rfft
rfft
其實(shí)就是對(duì)fft的結(jié)果輸出做了省略。 針對(duì)剛剛提到的共軛特性，其實(shí)輸出結(jié)果是要保留(N+1)//2個(gè)結(jié)果就可以了。
t=np.arange(12)
b=np.sin(t)
print(b)
print("sum(b)=", np.sum(b))
s = np.fft.fft(b)
print("fft result:", s)
s = np.fft.rfft(b)
print("rfft result:", s)
fftfreq
返回fft的頻率節(jié)點(diǎn)
上面的fft和rfft將時(shí)域數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為頻域，得到的數(shù)據(jù)的bin是哪些范圍？
可以通過fftfreq來獲取
第一個(gè)參數(shù)n是時(shí)域數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，第二個(gè)參數(shù)d是表示每一個(gè)bin的尺度。一般是1/sample_rate
t=np.arange(12)
b=np.sin(t)
print(b)
print("sum(b)=", np.sum(b))
s = np.fft.fft(b)
print("fft result:", s)
s = np.fft.rfft(b)
print("rfft result:", s)
s= np.fft.fftfreq(12, d=1/8000)
print(s)
其結(jié)果為
[ 0. 666.66666667 1333.33333333 2000.
2666.66666667 3333.33333333 -4000. -3333.33333333
-2666.66666667 -2000. -1333.33333333 -666.66666667]
那么結(jié)合rfft的數(shù)據(jù)就有
| Bin | Range | Value |
|---|---|---|
| bin[1] | 1~667HZ | 0.46997981+0.41183211j |
| bin[2] | 667~1334HZ | -1.36179847-5.76500237j |
| bin[3] | 1334~2000HZ | 0.14669493-0.4965488j |
| bin[4] | 2000~2667HZ | 0.20513541-0.2233417j |
| bin[5] | 2667~3333HZ | 0.22157176-0.09538547j |
| bin[6] | 3333~4kHZ | 0.22563497+0.j |
ifft
ifft是逆向fft操作，代碼如下
import numpy as np
t=np.arange(12)
b=np.sin(t)
print(b)
s = np.fft.fft(b)
#print(s)
y = np.fft.ifft(s)
print("restore:", y)
它的結(jié)果雖然也是復(fù)數(shù)，但是在實(shí)數(shù)部分，可以看到，就是結(jié)果；
所以也可以直接輸出實(shí)數(shù)部分np.fft.ifft(s).real
irfft
irfft是配合rfft使用的； 上面的例子可以看到，如果信號(hào)長(zhǎng)度是n, 那么fft的輸出結(jié)果的長(zhǎng)度也是n；
但是rfft的結(jié)果是n//2+1;
irfft匹配的是rfft，所以它的參數(shù)長(zhǎng)度與ifft是不同的；兩者也不可混用。
import numpy as np
t=np.arange(12)
b=np.sin(t)
print(b)
s = np.fft.rfft(b)
#print(s)
y = np.fft.irfft(s)
print("restore:", y)
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Python numpy下幾種fft函數(shù)使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)numpy fft函數(shù)的使用內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
相關(guān)文章
Python基于pygame實(shí)現(xiàn)圖片代替鼠標(biāo)移動(dòng)效果
這篇文章主要介紹了Python基于pygame實(shí)現(xiàn)圖片代替鼠標(biāo)移動(dòng)效果,可實(shí)現(xiàn)將鼠標(biāo)箭頭轉(zhuǎn)換成圖形的功能,涉及pygame圖形操作的相關(guān)技巧,具有一定參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2015-11-11
Python 相對(duì)路徑報(bào)錯(cuò):"No such file or
如果你取相對(duì)路徑不是在主文件里，可能就會(huì)有相對(duì)路徑問題："No such file or directory"，由于python 的相對(duì)路徑，相對(duì)的都是主文件所以會(huì)出現(xiàn)Python 相對(duì)路徑報(bào)錯(cuò)，今天小編給大家?guī)砹送昝澜鉀Q方案，感興趣的朋友一起看看吧2023-02-02
python獲取響應(yīng)某個(gè)字段值的3種實(shí)現(xiàn)方法
這篇文章主要介紹了python獲取響應(yīng)某個(gè)字段值的3種實(shí)現(xiàn)方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-04-04
numpy的Fancy Indexing和array比較詳解
這篇文章主要介紹了numpy的Fancy Indexing和array比較詳解，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-06-06
python?使用turtle實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)鐘表并生成exe
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python使用Turtle庫繪制動(dòng)態(tài)鐘表，并有需要可以生成exe可執(zhí)行文件，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2022-03-03
這篇文章主要介紹了Python中的哈希算法模塊hashlib詳解,hashlib模塊實(shí)現(xiàn)了多種哈希算法，包括MD5以及SHA家族的算法，通過algorithms_guaranteed可以查看hashlib中封裝的所有算法,需要的朋友可以參考下2023-08-08
jenkins+python自動(dòng)化測(cè)試持續(xù)集成教程
這篇文章主要介紹了jenkins+python自動(dòng)化測(cè)試持續(xù)集成教程，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-05-05
Python的Twisted框架上手前所必須了解的異步編程思想
Twisted是Python世界中人氣最高的framework之一,異步的工作模式使其名揚(yáng)天下,這里為大家總結(jié)了Python的Twisted框架上手前所必須了解的異步編程思想,需要的朋友可以參考下2016-05-05
Python自動(dòng)化辦公之定時(shí)發(fā)送郵件的實(shí)現(xiàn)
python中的schedule模塊可以使我們方便簡(jiǎn)單的使用定時(shí)任務(wù)，即在特定的時(shí)間自動(dòng)的執(zhí)行一些任務(wù)的功能，本文將用這一模塊實(shí)現(xiàn)郵件自動(dòng)發(fā)送，需要的可以參考一下2022-05-05
Python中的random.choices函數(shù)用法詳解
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python中random.choices函數(shù)用法的相關(guān)資料,random.random()?的功能是隨機(jī)返回一個(gè)?0-1范圍內(nèi)的浮點(diǎn)數(shù),文中通過代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2024-08-08