[英]How to calculate frequency of a give wave and time
我有速度与时间的数据。 时间步长不均匀,但 Velocity 数据是一个波。 如何使用 Python 的 FFT 计算速度的主频率? 我在网上看到的大多数示例都是针对统一时间步进的。
我的数据就像
7.56683038E+02 2.12072850E-01
7.56703750E+02 2.13280844E-01
7.56724461E+02 2.14506402E-01
7.56745172E+02 2.15748934E-01
7.56765884E+02 2.17007907E-01
7.56786595E+02 2.18282753E-01
10000 行这样。
看到网上的一些回复,写了如下代码,但是不行:
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import scipy as sy
import scipy.fftpack as syfp
import pylab as pyl
# Calculate the number of data points
length = 0
for line in open("data.dat"):
length = length + 1
# Read in data from file here
t = np.zeros(shape=(length,1))
u = np.zeros(shape=(length,1))
length = 0
for line in open("data.dat"):
columns = line.split(' ')
t[length] = float(columns[0])
u[length] = float(columns[1])
length = length + 1
# Do FFT analysis of array
FFT = sy.fft(u)
# Getting the related frequencies
freqs = syfp.fftfreq(len(u))
# Create subplot windows and show plot
pyl.subplot(211)
pyl.plot(t, u)
pyl.xlabel('Time')
pyl.ylabel('Amplitude')
pyl.subplot(212)
pyl.plot(freqs, sy.log10(FFT), 'x')
pyl.show()
- - - - - - - - - - - 编辑 - - - - - - - - - - - -
使用此代码,我得到如下图所示的输出。 我不确定这个数字显示了什么。 我期待在 FFT 图中看到一个峰值
- - - - - - - - - - - 编辑 - - - - - - - - - - - -
我在下面的评论中建议的带有 sin 函数的模拟数据的结果在这里:
据我所知,您的代码基本没问题,但缺少一些细节。 我认为您的问题主要与解释有关。 因此,现在最好查看模拟数据,下面是我在评论中建议的模拟数据示例(我已经添加了关于重要行的评论,并添加了##
以进行更改):
import numpy as np
import scipy as sy
import scipy.fftpack as syfp
import pylab as pyl
dt = 0.02071
t = dt*np.arange(100000) ## time at the same spacing of your data
u = np.sin(2*np.pi*t*.01) ## Note freq=0.01 Hz
# Do FFT analysis of array
FFT = sy.fft(u)
# Getting the related frequencies
freqs = syfp.fftfreq(len(u), dt) ## added dt, so x-axis is in meaningful units
# Create subplot windows and show plot
pyl.subplot(211)
pyl.plot(t, u)
pyl.xlabel('Time')
pyl.ylabel('Amplitude')
pyl.subplot(212)
pyl.plot(freqs, sy.log10(abs(FFT)), '.') ## it's important to have the abs here
pyl.xlim(-.05, .05) ## zoom into see what's going on at the peak
pyl.show()
如您所见,正如预期的那样,在 + 和 - 输入频率 (.01 Hz) 处有两个峰值。
编辑:
不明白为什么这种方法对 OP 的数据不起作用,我也看了看。 问题是采样时间间隔不均匀。 这是时间的直方图(下面的代码)。
因此,样本之间的时间大致平均分配在短时间和长时间之间。 我在这里快速查找了一个模式,没有什么是明显的。
要进行 FFT,需要均匀间隔的时间样本,因此我进行了插值以获得以下结果:
这是合理的(直流偏移、初级峰值和小谐波)。 这是代码:
data = np.loadtxt("data.dat", usecols=(0,1))
t = data[:,0]
u = data[:,1]
tdiff = t[1:]-t[:-1]
plt.hist(tdiff)
new_times = np.linspace(min(t), max(t), len(t))
new_data = np.interp(new_times, t, u)
t, u = new_times, new_data
FFT = sy.fft(u)
freqs = syfp.fftfreq(len(u), dt)
# then plot as above
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.