如何在 Python 中提取与 fft 值关联的频率？
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在本文中，我们将从快速傅立叶变换中找出提取的频率值。我们可以从执行快速傅立叶变换(即 Python 中的快速傅立叶变换)后获得的一组复数中获得频率的大小。频率可以通过计算复数的大小得到。所以每个复数上的简单 ab(x)应该返回频率。
所需方法:
为了提取与 fft 值相关的频率，我们将使用 numpy 模块的FFT()和FFT . FFT req()方法。
- numpy.fft.fft(): 用优化的 fft 即快速傅里叶变换算法计算一维 n 点 DFT 即离散傅里叶变换。
语法: numpy.fft.fft(a，轴=-1)
参数:
- a: 输入数组可以是复杂的。
- 轴:计算快速傅立叶变换的轴。如果没有给出，则使用最后一个轴。
返回:截断或零填充的输入，沿轴指示的轴变换，如果未指定轴，则返回最后一个。
- numpy.fft.fftfreq(): 它计算与系数相关的频率。
语法:numpy . FFT . fftf req(n、 d=1.0 )
- n: 窗长。
- d: 采样间隔(采样速率的倒数)。默认为 1。
返回:长度数组 n 包含采样频率。
分步方法:
步骤 1: 导入所需模块。
Python 3
# import module
import numpy as np
步骤 2: 使用 NumPy 创建一个数组。
Python 3
# assign data
x = np.array([1,2,1,0,1,2,1,0])
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