使用 Python 的 FFT

Question

我正在以兩個 numpy arrays 的形式從振動傳感器接收數據。 第一個數組表示振動測量的實際值，第二個數組是相應的時間信息（時間戳）。 例如：

vibraton_data = np.array([621,1546,262])

timestamps = np.array([1592583531, 1592583548, 1592583555])

這意味着對於每次振動測量，我都有時間信息。

我現在想申請快速傅里葉變換。 有誰知道這是怎么做到的嗎？ 我的第一次嘗試是這樣的：

N = 600 
T = 1.0 / 800.0 
x = np.linspace(0.0, N*T, N)
yf = fft(vibration_data)
xf = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*T), N/2)

但我不知道如何處理我的時間數組中的時間信息。

Answer 1

這確實是一個信號處理問題，而不是 Python 問題。 您在這里有幾個選擇：

• 如果您的數據是統一采樣的 - 您可以完全忽略時間戳。 您需要的所有信息都在數據中，並且（恆定）采樣頻率：f_s = 1.0 / (timestamps[1] - timestamps[0])
• 如果沒有，您可以：
  • 使用Non-uniform DFT （這里是一種實現，沒試過）
  • 在非統一時間戳之間插入數據，使其變得統一。 請注意，實際上，這會對您的數據應用低通濾波器，這可能不是您想要的（更多關於插值的影響here ）。

在所有情況下，當您執行 FFT 時，不再需要時間信息，因為您處於頻域中。