如何获得FFT的波数？
FFT（Fast Fourier Transform）是一种高效的算法，用于将一个连续函数或离散数据序列转换为频域表示。获得FFT的波数主要有以下几个步骤：
- 准备数据：首先，需要准备一组离散的时域数据，可以是连续采样的信号或离散的数据点序列。
- 确定采样率：FFT需要知道数据的采样率，即单位时间内采样的数据点数。采样率是决定频谱分辨率的重要参数。
- 执行FFT变换：使用合适的数值计算库或软件包（如Numpy库中的fft函数），将数据输入FFT算法中，进行离散傅里叶变换（DFT）计算。
- 获取频域表示：FFT计算完成后，可以得到一组复数，表示数据在不同频率下的振幅和相位信息。
- 计算波数：通过对频域数据进行分析，可以计算出相应的波数。波数是指单位长度内所包含的周期数，常用于描述波的空间特性。
总结起来，获得FFT的波数的步骤为：准备数据，确定采样率，执行FFT变换，获取频域表示，最后通过对频域数据进行分析计算波数。
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注意：以上提供的链接仅作为参考，具体产品选择还需根据实际需求和情况进行评估和决策。
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我在3.14(m)域中有一系列192个数据。我使用"fft“命令来绘制能谱。如何计算每个网格的波数(K)？ 代码： data= load('data.txt');
PHI = fft(data);
% K=?? ;
%loglog(K,abs(PHI));
浏览 56提问于2019-06-23得票数 0
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我写了以下代码来使用FFT计算函数的近似导数：
from scipy.fftpack import fft, ifft, dct, idct, dst, idst, fftshift, fftfreq
from numpy import linspace, zeros, array, pi, sin, cos, exp
import matplotlib.pyplot as plt
N = 100
x = linspace(0,2*pi,N)
dx = x[1]-x[0]
y = sin(2*x)+cos(5*x)
dydx = 2*cos(2*x)-5*sin(5*x)
k = fft
浏览 9提问于2020-05-30得票数 0
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我想要过滤我的时间矢量v使用给定的频率响应。费勒是一个由两个向量组成的集合：f和h，其中f是频率，h是响应的大小。我不能fft我的数据v，然后乘以在频域，因为我的数据v是非常大的，fft对它是不可行的。我试过Yule方法，但不符合我的数据。
如何将给定的频率响应应用于数据？
浏览 2提问于2016-01-27得票数 0
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data = [222, 251,212,188 , 244, 202, 198, 244, 175, 216]
import numpy as np
print("Discrete fourier transform")
print(np.fft.fft(data))
print("Inverse discrete fourier transform")
print(np.fft.ifft(data))
上面的代码是使用dft的numpy代码。
的问题是：如何在DFT的和能量中找到主导的3个频率，比如1-D list。
此外：
无论怎样，DFT和IDFT是
浏览 1提问于2018-10-06得票数 0
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首先描述物理，它是在一个轴对称的空间中，一个声源被放置在原点，一个传感器被放置在声源下方的轴线上。给出源波形，我试着得到传感器的波形。所有材料参数都是已知的，如声速、密度等。
我写了Matlab脚本来计算它，通过求解声音传播方程，我可以得到一个函数，比如说，A(w，k)，w是频率，k是波数，这就是所谓的频率-波数场。我的matlab代码，像这样，离散的w和k，得到一个A数组。首先对k进行FFT，得到空间和频率信息；然后，对w进行FFT，得到空间和时间信息，即不同点处的波形。
伪代码
for i_w=...
w=...
for i_k=...
k=...
M=A(w,k)
end
wa
浏览 1提问于2014-03-26得票数 0
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我目前正在学习Vidi Saptari写的“傅里叶变换光谱仪器工程”这本书。我的问题与下面的代码有关，基于本书附录C中的代码。下面的代码分别计算波数为cm-1 5000、10000和15000的3个波的干涉图，然后执行FFT以检索信息。未缩放的输出的幅值为1600，而不是1。
clear;
% Sampling clock signal generation
samp_period_nm = 632.8 / 4; % sampling period in nm. 632.8 is the HeNe laser's wavelength
samp_period = 1 * samp_pe
浏览 2提问于2012-08-31得票数 1
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我目前正在使用gdx库com.badlogic.gdx.audio.analysis.FFT和方法：
private float[] fft(int N, int fs, float[] array) {
float[] fft_cpx, tmpr, tmpi;
float[] res = new float[N / 2];
// float[] mod_spec =new float[array.length/2];
float[] real_mod = new float[N];
float[] imag_mod = new float[N];
浏览 1提问于2013-11-21得票数 2
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我使用Java库对一些大小为nx和nt的二维气象数据(经度和时间)执行快速傅立叶变换。在转换之后，我得到了一个大小为2*nx和nt的复数组，其中2*nx和2*nx+1索引表示具有实部和虚部的复数。对于每个时频，在空间频率维上都有复数是复共轭的，因此从指数1到nx/2是从nx/2+1到nx的复共轭。我知道从nx/2到nx的复数代表负的波数。
我的问题是:如何在逆变换之前删除负的波数？我只想保留具有正波数和频率的波，但是如果我将从nx/2+1到nx的复数设置为零，然后再变换回来，我就得到了一个复数组，我不确定如何解释这一点，也不确定如何找到一个真正的等效数组，它只表示正的频率和波数。谁能指导我如何
浏览 10提问于2021-11-17得票数 0
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我想用numpy来实现一个倍频变换。我有一些在空间-时间域的数据，我想在频率-波数域中查看它。我认为numpy的ft2命令可以为我做到这一点，但我有点不确定如何实现它。我的数据是一个形状为(864000, 2)的二维数组，第一列是空间数据，第二列是空间数据。我尝试了下面的方法，
ft2 = fft2(data)
plot(abs(ft2))
我得到的东西在中间看起来平坦，在角落里爆炸了，我认为这是不对的。有谁知道怎么做才对？
浏览 2提问于2012-04-13得票数 0
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径向功率谱分析
、、、
首先，我需要绘制这个径向平均光谱1-D与波数|k|的关系图。但是早期我使用两个矩阵来计算|k|，所以我有一个表示|k|的矩阵。所以我也要对这个矩阵进行径向平均？
其次-如果我在使用FFT2函数之前从我的数据中删除了一个平均值，我希望看到的只是值的振幅的差异，但实际上我注意到径向平均谱形状的差异。
我正试着用它来分析磁场数据。谢谢你的帮助！！
浏览 4提问于2013-08-04得票数 0
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我有一个代码，它创建一个尺寸为4x4 arcsec的正方形图像，运行范围从-2 arcsec到+2 arcsec，并在80x80网格上创建。为此，我想添加另一个图像。第二个图像是通过80x80网格的FFT创建的，因此开始于傅立叶空间。在FFT之后，我希望图像在真实空间中具有与第一张图像完全相同的尺寸。
因为傅立叶空间代表尺度，波数被定义为k= 2pi/x (尽管在这种情况下，numpy.fft使用k=1/x的定义)，我认为最大的尺度必须具有最小的k值，而最小的尺度必须具有最大的k值。
因此，如果x_max =2(第一张图像x方向上的尺寸)和dim_x = 80 (网格中的列数)：
k_x，ma
浏览 2提问于2012-05-01得票数 2
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我需要比较两个音频信号，signal1和signal2。Signal1是一种白噪声。Signal2是与signal1相同的信号，但有一种特殊的均衡，用于切断或衰减某些频率。如何获取两个音频信号在频域中的比值？(例如:在100 to的频率下，与signal1相比，signal2衰减50% )。我需要这些信息来处理第三个信号，方法是应用与signal2中转换signal1相同的均衡。
我使用来处理我的数据，并将其从时域传递到频率域。这段代码对于signal1和signal2是相同的。
DoubleFFT_1D fft1 = new DoubleFFT_1D (FFT_SIZE);
double[]
浏览 0提问于2013-05-15得票数 1
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我正在尝试做一个软件，这样我就可以用来分析我在一个文件上的数据。我没有关于数据采集的采样率的信息。有没有办法找到我的信号的频率，因为我可以玩弄我的信号的采样率？我尝试编写代码来查找频率为100 Hz的正弦波的FFT，但当我绘制信号的fft时，信号的频率与fft轴上的频率不匹配。下面是完整的代码供您参考。
from scipy import *
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from Tkinter import *
import tkFileDialog
class FFTGUI(object):
def __i
浏览 0提问于2016-05-24得票数 0
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我使用Matlab对信号进行快速傅立叶变换，但我在归一化上遇到了困难。具体地说，如何将频谱归一化为dBm的单位。我知道0.316228是正确的归一化因子，但我的问题与如何正确归一化存储箱有关。
我创建了以下程序来提出我的问题。只需将其剪切并粘贴到Matlab中，它就会自动运行。请参阅内联问题。
特别是，我对如何规范化回收站感到困惑。例如，如果FFT有索引1: end，其中end是偶数，当我计算FFT幅度谱时，我是否应该为索引2:(end/2)乘以(2/N)？类似地，Nyquist频率处的bin (位于索引end/2+1)是否被归一化为(1/N)？我知道有一堆方法可以根据个人的兴趣来实现正常化。
浏览 0提问于2010-10-30得票数 3
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目前我正在开发Tizen IDE。
我已经从microPhone中读取了输入数据，并对其应用了快速傅立叶变换。但每次我得到nan输出。
这是我的代码..
ShortBuffer *pBuffer1 = pData->AsShortBufferN();
fft = new KissFFT(BUFFER_SIZE);
std::vector<short> input(pBuffer1->GetPointer(),
pBuffer1->GetPointer() + BUFFER_SIZE); // this contains audio data
浏览 5提问于2013-06-05得票数 0
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我正试图在安卓设备上开发算法。对于FFT，我使用了。其想法是将两个音频文件(16位PCM )关联起来，以找到它们之间的延迟。在Matlab环境下，它工作得很完美。我的第一个问题是FFT输出，它给出的数字高于32768。例如：
fft re -20830.895138576154
fft re -30639.569794501647
fft re -49850.48597621472
fft re -49335.28275604235
fft re -96060.94916529073
fft re -91409.17426504416
fft re -226903.
浏览 3提问于2014-06-27得票数 1
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我有一个包含信号和1/距离(Angstrom^-1)列的数据集。
这是数据集(fourier.csv)：
在实施这些步骤之后：
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy.fft import fft
df = pd.read_csv (r'fourier.csv')
df.plot(x ='1/distance', y ='signal', kind = 'line')
我创作了这个情节：
为了生成快速傅立叶变换数据，我使用numpy库作为其fft函数，并按
浏览 12提问于2022-05-16得票数 2
我正在尝试在操作过滤器之后更新范围模型($scope.itemsCount)。请看一下我的演示代码，它类似于我最初的功能。
Plnkr：
我用$watch更新了模型，但它对我没有用。
请提出解决办法。
必需的功能:应该更新作用域模型。我不是在找什么表情什么的，比如给伯爵看。
(item in items|myFilter:startFiltering).length;
提前谢谢你。
浏览 2提问于2013-12-22得票数 1
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如果我想在Matlab中绘制一个简单的正弦波的PSD，我会做如下的事情：
Fs = 1000;
t = 0:1/Fs:1-(1/Fs);
x = cos(2*pi*100*t) ;
N = length(x);
xdft = fft(x);
xdft = xdft(1:N/2+1);
psdx = (1/(Fs*N)) * abs(xdft).^2;
psdx(2:end-1) = 2*psdx(2:end-1);
freq = 0:Fs/length(x):Fs/2;
plot(freq,10*log10(psdx))
grid on
但是假设，为了简单起见，我在SIMULINK中有一个
浏览 3提问于2016-09-20得票数 6
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我实现了一种使用这样的高斯模糊图像的方法：
- image I , size = WxH
- kernel K , size = MxM
- padded the kernel PD to the size of the image
i.e for an image 5x5 and a kernel 3x3 after padding the kernel looks like:
0 0 0 0 0
0 x x x 0
0 x x x 0
0 x x x 0
0 0 0 0 0
where X is the value from the origi
浏览 1提问于2014-12-10得票数 2
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我试图了解数据集的频率，并在使快速傅里叶变换工作时遇到问题。主要的问题是我不知道如何在x轴上得到正确的频率。
背景
我有一个包含许多列的数据集，但感兴趣的列是TOF(飞行时间)和dE/dx。我已经附上了包含数据的CSV文件。这是我访问它的方式。
import pandas as pd
file = 'np_15us.csv'
dataset = pd.read_csv(file,skiprows=8)
df = dataset[:-1] #necesssary because last row of the dataset is null for some reason
x =
浏览 2提问于2020-11-27得票数 0
我使用tf.signal.fft2d (在numpy：np.fft.fft2中)将2D (空间)图像转换为频域图像，并注意到开始和结束的形状是相同的，尽管我不知道为什么它们必须是。例如：
test_img = np.random.rand(100, 100) # shape (100, 100)
spectral = np.fft.fft2(test_img)
# -> spectral.shape = (100, 100)
假设图像现在处于光谱基础上--如何在NumPy中选择基本元素(以及实现相同的Tensorflow )？具体而言，什么是起始(最低)频率，以及如何选择更多的周期频率
浏览 23提问于2022-08-26得票数 0
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FFT中的矢量和均方根平均
、、、、
我有一个数据数组，我在上面执行了FFT。这是我应用的代码。
import numpy as np
# "data" is a column vector on which FFT needs to be performed
# N = No. of points in "data"
# dt = time interval between two corresponding data points
FFT_data = np.fft.fft(data) # Complex values
FFT_data_real = 2/
浏览 4提问于2020-12-26得票数 2
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FFT中的振幅单位
、、、、
我对python、scipy、matplotlib和编程都是完全陌生的。我正在使用我在网上遇到的以下代码将快速傅立叶变换应用于.wav文件：
import scipy.io.wavfile as wavfile
import scipy
import scipy.fftpack as fftpk
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
s_rate, signal = wavfile.read("file.wav")
FFT = abs(scipy.fft.fft(signal))
freqs = ff
浏览 0提问于2020-05-09得票数 0
我正在尝试使用JavaScript以及其他一些SO文章(，)来确定输入信号(来自音调生成器，或者可能是乐器)的基本频率，但我似乎只能确定大约5-10‘s的频率。
我正在使用一个用于iPad的信号发生器应用程序进行测试，该应用程序位于一个安静房间中的高质量麦克风旁边。
对于500 it，它始终返回506；对于600 it，我返回592。1 2kHz是1001 is，而2 2kHz是1991。我还注意到，我可以在看到FFT中的数据发生任何变化之前，以5 5Hz (以1 5Hz为增量)调制频率。而我只能通过将两个最高的箱子相加来得到准确的结果。
这是否意味着FFT数据中没有足够的分辨率来准确确定1
浏览 2提问于2014-06-08得票数 1
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我需要生成正弦波数据(只有正值)在0和指定的间隔之间，对于正弦波的每个值，数据调用一些函数。
目前，我正在使用下面的代码在0和指定间隔之间生成正弦波数据。
np.sin(np.linspace(0,180, count)* np.pi / 180. )
它生成0到180之间的值。数组的大小等于计数。
现在，我需要为生成的数组的每个值调用一些函数。为每个值调用函数的总时间应该在某些预定义的时间间隔内完成。我尝试使用sleep函数，将预定义的时间间隔除以count。
我想知道是否还有其他方法来实现上述功能，因为执行指令可能需要一些时间。
浏览 0提问于2019-01-08得票数 0
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要求生成一个csv文件，其中每个列都是频率为1Hz、2Hz、3Hz、4Hz、5Hz、6Hz、7Hz的正弦波数据。因此，共有7列。
100波点为1赫兹，因此总共100 x 7= 700点。
有人能解释一下如何为这个需求编写代码吗？
浏览 2提问于2022-03-01得票数 0
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我正在实现一个算法，其中我需要使用快速傅立叶变换来计算两个一维向量a和b之间的线性卷积和互相关。如果a的长度为m，b的长度为n，则产生的卷积的总长度将为m + n - 1。
但是，该算法要求卷积的输出与输入的长度相同。由于m = n，输入向量具有相同的长度。
在Matlab语言中，假设两个向量都填充了长度为m + n - 1的零，则卷积计算如下：
ifft(fft(a).*fft(b))
或者，两个向量之间的互相关值计算如下：
fftshift(ifft(fft(a).*conj(fft(b))))
输出的长度为m + n - 1。我需要对向量进行零位填充，以确保在使用FFT时不会发生循环卷积
浏览 2提问于2012-09-05得票数 1
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如何使用fft查找方向？这就是想法()
1. Find the fft2 x(u,v)=fft2(x(x,y))
2. ur=sqrt(u.^2+V.^2),theta=atan2(v,u)
3. X(ur,theta)=x(ur*cos(theta),ur*sin(theta))
4. power of dft p(ur,theta)=abs(X(ur,theta).^2)
5. found the angular DFT by summing the power of annual band between radial frequency ur1 and ur2
浏览 2提问于2016-05-23得票数 0
1回答
我有一个可以工作的FFT，但我的问题是如何将它转换为IFFT？我被告知IFFT应该就像你正在使用的FFT一样。那么如何从fft I c#生成ifft呢？有人告诉我应该只做几个改动就可以得到ifft。
我试着自己去做，但我没有得到我输入的相同的值。
所以我做了一个值数组，并把它放到fft中，然后ifft和我无法得到我输入的相同的值…
所以我不认为我以正确的方式改变了它。
这是我的FFT：
public Complex[] FFT(Complex[] x )
{
int N2 = x.Length;
Complex[] X = new Complex[N2
浏览 12提问于2014-07-22得票数 0
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基本上，我使用FFT在3D中求解扩散方程，其中一种并行化的方法是将3D FFT分解为2D FFT。
如本文所述：
分解3d fft的方法是执行以下操作：
在xy方向上的2d fft在z方向上的全局转置1d fft
基本上，我的问题是我不确定如何做这个全局转置(因为我假设它是转置一个3d数组)。有人来过这里吗？非常感谢。
浏览 4提问于2013-01-19得票数 3
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如何才能计算出函数的输出数组大小？是使用fft 4和加速框架(func vDSP_fft_zop)的，但我认为这是无关紧要的。还有一个问题，如果我们使用一维和2d像素数组，会有什么不同？
浏览 0提问于2018-11-20得票数 0
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我在使用Python的第一堂计算物理课程中，我完全陷入了HW问题。我已经做了好几天了，没有任何进展。我发邮件时，教授没有提供任何帮助。
问题如下：
考虑锯齿波
f(x)=t，0<t< 0.5
f(x)= 1-t，0.5 <t<1
(a)使用代码定义此功能。
(b)求傅里叶变换。
(c)绘制傅里叶变换。
这正是我们所给予的。没有提供任何例子。我只是想不出如何用一种可以应用np.fft.fft()的方式编写step函数
我最近(糟糕)的尝试：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.ff
浏览 2提问于2016-11-07得票数 1
1回答
我是新的fpga领域，我试着采样两个输入与时钟同时上升。
LIBRARY ieee;
USE ieee.std_logic_1164.all;
USE ieee.std_logic_arith;
use ieee.numeric_std.all;
ENTITY hold_threat IS
PORT (
pwr_gt_thresh : IN std_logic;
clk : IN std_logic;
reset : IN std_logic;
hw_seperation_bin_numb
浏览 3提问于2022-09-04得票数 -1
1回答
我正在尝试理解python中的fft是如何工作的(或者一般情况下)。
当我有一个被记录了几秒钟的信号时，我只能显示1秒的FFT。
有没有办法把所有的数据平均下来呢？我以前在LabView做过这件事。有人能帮忙吗？
下面是我正在使用的一个示例代码。
from numpy import linspace, sin, pi, log10, average, arange
from matplotlib.pyplot import plot, show, figure
from numpy.fft import fft, fftfreq
N = 1000 * 60 * 4
dt = 1 / 1000
浏览 2提问于2017-02-21得票数 1
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嗨，在python中做了一个从音频文件中获取基本频率的源，我想用它来获取DTMF音频的音调！
但是如何从音频中获得低音调呢？
泰克斯！！
确切地说，我使用FFT，但它的返回总是高频。
这张常去的桌子
举个例子，当我得到一个键为"1“的.wav音频文件时，我只有频率1209。
在这种情况下，如何获得"1“键的低频值是697，FFT不给我这个:-(
浏览 0提问于2010-09-18得票数 0
1回答
确定接收声音时的采样号或点
、、、、
我有一个wav文件，其中包含一个录制的chirp声音。 频率采样44100个通道数1个完整采样N 90405秒2.05啁啾声仅50ms。 嗡嗡声的图像：[https://i.imgur.com/Hr4u5tx.jpg][1] 到目前为止，我拥有的代码可以读取wav文件并执行一些基本的处理。 fs_rate, signal = wavfile.read("chirp.wav")
print ("Frequency sampling", fs_rate)
l_audio = len(signal.shape)
print ("Channels",
浏览 24提问于2019-04-03得票数 0
2回答
我试图使用numpy的fft执行如下傅里叶变换：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.linspace(0,1, 128)
x = np.cos(2*np.pi*t)
s_fft = np.fft.fft(x)
s_fft_freq = np.fft.fftshift(np.fft.fftfreq(t.shape[-1], t[1]-t[0]))
plt.plot(s_fft_freq, np.abs(s_fft))
我得到的结果是
这是错误的，我知道英国“金融时报”应该在f = 1达到峰值，因为co
浏览 0提问于2018-06-25得票数 1
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3回答
Python中的平滑FFT图
、、、、
我想平滑我的快速傅立叶变换图，在200赫兹(我捕捉500个点，目前)，这样代表性的峰值将显示在接近。
这是我的密码：
N = 500
T = 5/1000
y1 = np.array(data_Ax)
yf1 = scipy.fftpack.fft(y1)
xf1 = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*T), N/2)
yfft1 = 2.0/N * np.abs(yf1[:N//2])
plt.figure(figsize=(20, 3), dpi= 100, facecolor='w', edgecolor='k')
plt.plot(x
浏览 5提问于2017-06-24得票数 2
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我在计算音频样本的自相关。利用卷积定理，利用快速傅立叶变换，可以将自相关的直接计算从O(n^2)加速到O(nlogn)。前向FFT和反向FFT都是必需的。
我用python编写了一个测试脚本，只是为了确保我知道我在做什么，并且它可以工作。但在我的C#版本中，不是这样的。
我知道FFT的许多实现给出的答案与数学上严格的DFT不同。例如，您可能需要将结果除以N(箱数)。
..。我试过了，还是不管用。
我费了很大力气才找到一些关于Exocortex的FFT细节的文档，但都无济于事。(提示有人在<1秒内找到它...)
有没有人知道Exocortex实现FFT的细节，以及如何获得DFT和信号的逆D
浏览 4提问于2014-05-23得票数 0
1回答
安卓:我是语音处理的新手，我已经用JTransform库用sampleRate 8000 as创建了AudioRecord对象，我正在尝试过滤频率下面的代码中有几个东西，我不明白我的问题如下
Q.1为什么我们要将"toTransformi = (double) bufferi / 32768.0；//有符号的16位“缓冲区转换成16位的值？
Q.2 Rite now audioRecord读取数据数组是短数组，如果我读取字节数组，我如何将其转换为烧焦的16位？
Q.3我想用双阵列显示以赫兹为单位的声音频率，如何计算声音频率？
Q.4我写的滤波方法filterAudio()，但它不是滤波
浏览 0提问于2012-06-07得票数 3
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我试图在dB尺度上计算和绘制bartlett窗口的DTFT，但是出现了奇怪的峰而不是圆形的。我首先计算窗口的DTFT变换，我也移动DTFT和freqs，计算DTFT的abs，并将移位DTFT的值标准化，但奇怪的形状/峰值出现在下面的图像中。我知道巴特利特窗户的DTFT更平滑。我做错了什么吗？
N = 100
lobeWidth = 1 / fo
# creating the barlett window
bartlett = windows.bartlett(N, sym = True)
plt.plot(bartlett)
plt.show()
bartlett_fft = np.fft
浏览 1提问于2022-01-04得票数 1
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我期待着对人类加速度计数据进行特征提取，以用于活动识别。我的数据采样率为100 is。
从不同的来源，我研究了FFT是一个很好的使用方法。我有一个滑动窗口格式的数据，每个窗口的长度是256。我正在使用Python对NumPy库执行此操作。我用于应用FFt的代码是：
import numpy as np
def fft_transform (window_data):
fft_data = []
fft_freq = []
power_spec = []
for window in window_data:
fft_window = np.
浏览 9提问于2017-08-24得票数 8
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从FFT中获取振幅最大的频率
、、、、
我有x，y，z轴形式的原始加速度计数据，它是平滑的，我应用了带通滤波器。现在我想将其转换为频域信号，并使用scipy.fftpack.fft进行快速傅立叶变换。
sampling_frequency = 32
def fft(acc_data):
N = len(acc_data)
fft_data = sp.fftpack.fft(acc_data)
freqs = sp.fftpack.fftfreq(N)
plt.bar(freqs, np.abs(fft_data))
plt.xlabel('Frequency in Hertz [Hz]')
浏览 3提问于2019-04-16得票数 2
我是android的新手，我一直在开发一个沥青分析器应用程序(最低SDK: 8)。我读过许多关于如何实现Audiorecord类的文章，但我想知道为什么它在我记录时不读取任何数据。我试图显示audioData和fftArray的值，但是返回了零，所以我假设问题在于read方法。请试着检查一下。以下是我使用的代码：
record.java
final Intent intent = new Intent("pitch.analyzer.PitZer.ASSESSMENT");
MediaRecorder recorder;
AudioRecord tuner;
int aud
浏览 9提问于2012-03-16得票数 2
我想知道如何在matlab中保存由imshow()创建的图像。下面的代码使用带有min和max参数的imshow()函数--我如何将其直接应用于图像本身，而不只是指定Matlab来显示它呢？
imshow(img4fft, [1 300000]);
imwrite(img4fft, 'img.png');
写入文件会产生与通过imshow()显示的输出不同的结果。
有人能建议如何从保存为图像的imshow()中获取输出吗？
非常感谢MatLab对我来说是一种陌生的语言！
浏览 2提问于2011-11-28得票数 1
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我有一个haskell代码来解析一个快速傅立叶变换，我想在它上应用数据并行。然而，我所使用的每一种策略都会产生太多的火花，其中大部分都会被溢出。
有没有人知道如何在以下算法上应用良好的数据并行策略：
-- radix 2 Cooley-Tukey FFT
fft::[Complex Float] -> [Complex Float]
fft [a] = [a]
fft as = interleave ls rs
where
(cs,ds) = bflyS as
ls = fft cs
rs = fft ds
interleave [] bs = bs
in
浏览 4提问于2014-03-11得票数 13
我有大约1000个不同的时间序列，对于每一个时间序列，我想自动确定时间序列中是否有季节性。
在假设存在季节性的前提下，利用FFT或PSD来确定周期是很容易的。
但是，如何根据或PSD自动确定信号中没有季节性或周期性？
def psd_time_series(y):
yAC = np.correlate(Y-np.mean(Y), Y-np.mean(Y), mode='full')
yAC = yAC/np.max(yAC) # not necessary, but scales large values
fft_yAC= np.fft.fft(yAC)
浏览 1提问于2021-09-24得票数 2
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我正在尝试使用傅立叶反卷积从信号中删除探头功能，但我无法使用测试信号获得正确的输出。
t = np.zeros(30)
t = np.append(t, np.arange(0, 20, 0.1))
sigma = 2
mu = 5.
g = 1/np.sqrt(2*np.pi*sigma**2) * np.exp(-(np.arange(mu-3*sigma,mu+3*sigma,0.1)-mu)**2/(2*sigma**2))
def pad_signals(s1, s2):
size = t.size +g.size - 1
size = int(2 ** np.c
浏览 0提问于2018-04-15得票数 2
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我已经编写了一段python代码来获取2D信号并对其进行快速傅立叶变换，现在我想提取与快速傅立叶变换相关的频率。np.fft.fftfreq失败，并给出错误
File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/numpy/fft/helper.py", line 153, in fftfreq
assert isinstance(n,types.IntType) or isinstance(n, integer)
AssertionError
我的代码是：
import numpy as np
import scipy as sp
impo
浏览 0提问于2013-01-29得票数 5
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