使用python的FFT系數

Question

我是信號處理領域的新手。 在這里，我想問一下如何從python中的FFT獲取FFT系數。 這是我的代碼示例：

from scipy.fftpack import fft
# Number of samplepoints
N = 600
# sample spacing
T = 1.0 / 800.0
x = np.linspace(0.0, N*T, N)
y = np.sin(50.0 * 2.0*np.pi*x) + 0.5*np.sin(80.0 * 2.0*np.pi*x)
yf = fft(y)
xf = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*T), N/2)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(xf, 2.0/N * np.abs(yf[0:N/2]))
plt.grid()
plt.show()

Answer 1

嗯，我也不是很了解信號處理，但是也許可以用：

from scipy.signal import argrelmax
f = xf[scipy.signal.argrelmax(yf[0:N/2])]
Af = np.abs(yf[argrelmax(yf[0:N/2])])

Answer 2

引用@hotpaw，在這個類似的答案：

“將實數和虛數數組放在一起時，可以表示一個復數數組。該復數數組在頻域中的每個復數元素都可以視為頻率系數，並且幅度為sqrt（R R + I I））”。

因此，系數是fft函數返回的數組中的復數元素。 同樣，重要的是要使用FFT功能的存儲區大小（數量）。 測試一堆值並選擇對您的應用程序更有意義的值將是有意義的。 通常，它與樣本數量的大小相同。 給出的大多數答案都假定了這一點，並且產生了很好且合理的結果。 如果有人想探索一下，這是我的代碼版本：

%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.fftpack

fig = plt.figure(figsize=[14,4])
N = 600           # Number of samplepoints
Fs = 800.0
T = 1.0 / Fs      # N_samps*T (#samples x sample period) is the sample spacing.
N_fft = 80        # Number of bins (chooses granularity)
x = np.linspace(0, N*T, N)     # the interval
y = np.sin(50.0 * 2.0*np.pi*x) + 0.5*np.sin(80.0 * 2.0*np.pi*x)   # the signal

# removing the mean of the signal
mean_removed = np.ones_like(y)*np.mean(y)
y = y - mean_removed

# Compute the fft.
yf = scipy.fftpack.fft(y,n=N_fft)
xf = np.arange(0,Fs,Fs/N_fft)

##### Plot the fft #####
ax = plt.subplot(121)
pt, = ax.plot(xf,np.abs(yf), lw=2.0, c='b')
p = plt.Rectangle((Fs/2, 0), Fs/2, ax.get_ylim()[1], facecolor="grey", fill=True, alpha=0.75, hatch="/", zorder=3)
ax.add_patch(p)
ax.set_xlim((ax.get_xlim()[0],Fs))
ax.set_title('FFT', fontsize= 16, fontweight="bold")
ax.set_ylabel('FFT magnitude (power)')
ax.set_xlabel('Frequency (Hz)')
plt.legend((p,), ('mirrowed',))
ax.grid()

##### Close up on the graph of fft#######
# This is the same histogram above, but truncated at the max frequence + an offset. 
offset = 1    # just to help the visualization. Nothing important.
ax2 = fig.add_subplot(122)
ax2.plot(xf,np.abs(yf), lw=2.0, c='b')
ax2.set_xticks(xf)
ax2.set_xlim(-1,int(Fs/6)+offset)
ax2.set_title('FFT close-up', fontsize= 16, fontweight="bold")
ax2.set_ylabel('FFT magnitude (power) - log')
ax2.set_xlabel('Frequency (Hz)')
ax2.hold(True)
ax2.grid()

plt.yscale('log')

輸出：