Python?numpy下幾種fft函數的使用方式
numpy下fft模塊提供了豐富的fft函數，幾種常用的在這里記錄一下使用方式
fft
輸入實數samples，如果輸入的sample是帶虛數部分的話，虛數部分會被默認刪除。
t=np.arange(12)
b=np.sin(t)
print(b)
print("sum(b)=", np.sum(b))
s = np.fft.fft(b)
print(s)
運行結果截圖如下
從圖中可以看到，
- [0]是一個實數，實數部分是所有input中各個元素之和。
- [i]與[N-i]共軛；輸入的N如果是偶數，那么[N/2]沒有共軛的元素。 rfft
rfft
其實就是對fft的結果輸出做了省略。 針對剛剛提到的共軛特性，其實輸出結果是要保留(N+1)//2個結果就可以了。
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
上面的fft和rfft將時域數據轉為頻域，得到的數據的bin是哪些范圍？
可以通過fftfreq來獲取
第一個參數n是時域數據的數據個數，第二個參數d是表示每一個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]
那么結合rfft的數據就有
| 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)
它的結果雖然也是復數，但是在實數部分，可以看到，就是結果；
所以也可以直接輸出實數部分np.fft.ifft(s).real
irfft
irfft是配合rfft使用的； 上面的例子可以看到，如果信號長度是n, 那么fft的輸出結果的長度也是n；
但是rfft的結果是n//2+1;
irfft匹配的是rfft，所以它的參數長度與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
到此這篇關于Python numpy下幾種fft函數使用的文章就介紹到這了,更多相關numpy fft函數的使用內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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