Scipy FFT -如何获得相位角
Scipy FFT是Scipy库中用于执行快速傅里叶变换（FFT）的函数。FFT是一种将信号从时域转换到频域的技术，它将信号分解成一系列频率成分，可以用于信号处理、图像处理、音频处理等领域。
要获得FFT的相位角，可以使用Scipy库中的scipy.fft模块。具体步骤如下：
- 导入必要的库和模块：
import numpy as np
from scipy.fft import fft- 创建一个输入信号：
# 例如，创建一个包含10个采样点的信号
signal = np.array([0, 1, 0, -1, 0, 1, 0, -1, 0, 1])- 执行FFT变换：
fft_result = fft(signal)- 计算相位角：
# 获取FFT结果的实部和虚部
real_part = np.real(fft_result)
imaginary_part = np.imag(fft_result)
# 计算相位角
phase_angle = np.angle(fft_result)相位角表示了每个频率成分的相位偏移。它可以用于分析信号的频谱特征，例如确定信号中特定频率成分的相对相位。
Scipy FFT的优势在于它是一个功能强大且易于使用的库，提供了许多用于信号处理和频谱分析的函数和工具。它可以应用于各种领域，包括音频处理、图像处理、通信系统等。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，例如云服务器、云数据库、云存储等。这些产品可以帮助用户在云环境中进行计算、存储和处理数据。具体推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址可以根据实际需求来确定，例如可以推荐腾讯云的云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）和云数据库MySQL版（https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql）等。
请注意，本回答仅提供了一种可能的解决方案，实际应用中可能还有其他方法和工具可供选择。
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1回答
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
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
3回答
我正在寻找如何将快速傅立叶变换(通过scipy.fftpack.fftfreq获取)中的频率轴转换为以赫兹为单位的频率，而不是柱子或小数柱子。
我尝试在下面编写代码来测试FFT：
t = scipy.linspace(0,120,4000)
acc = lambda t: 10*scipy.sin(2*pi*2.0*t) + 5*scipy.sin(2*pi*8.0*t) + 2*scipy.random.random(len(t))
signal = acc(t)
FFT = abs(scipy.fft(signal))
FFT = scipy.fftpack.fftshift(FFT)
浏览 3提问于2012-02-27得票数 33
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我想要澄清傅里叶变换原理。
我尝试做一些非常简单的事情:创建一个信号(具有给定频率和相移的正弦波)并用傅里叶变换重新创建它的仿射。频率估计很好，但是当谈到相位时，我似乎得到了系统移位(-pi/2)。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
duration = 4.0 # lenght of window (in sec)
ticks_per_sec = 400.0 # sampling interval
samples = int(ticks_per_sec*duration)
phase_shift = np.pi / 2
浏览 8提问于2020-10-06得票数 2
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1回答
我正在努力学习如何有效地使用SciPy。
我的任务是采集一系列音频样本，绘制它们的fft，并尝试对它们进行特征化，以找到峰值。
我有以下测试程序：
import struct
import numpy as np
import scipy
from matplotlib import pyplot as plt
def fft_plot(audio, rate):
n = len(audio)
T = 1/rate
yf = scipy.fft.fft(audio)
z, _ = scipy.signal.find_peaks(yf, prominence=1
浏览 5提问于2022-11-08得票数 1
我找不到关于scipy.fft实际上是numpy.fft.fftpack.fft链接这一事实的任何正式文档。下面是一个显示链接的iPython会话：
In [1]: import scipy
In [2]: import numpy
In [3]: scipy.__version__
Out[3]: '0.19.0'
In [4]: numpy.__version__
Out[4]: '1.12.1'
In [5]: scipy.fft
Out[5]: <function numpy.fft.fftpack.fft>
我能找到的关于scipy
浏览 3提问于2017-06-21得票数 1
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我试图用fftpack_rfft2d() (SciPy的FFTPACK )对两个二维数组进行乘法，结果与我从scipy_rfft2d() (SciPy的FFTPACK)中得到的结果不兼容。
下面的图像共享脚本的输出，它显示：
两个输入数组的初始化值；与SciPy的FFT实现进行scipy_rfft2d()转换后的；与使用SciPy的FFTPACK实现的RFFT与fftpack_rfft2d()的实现相同的情况下，再用scipy_rfft2d()向后转换后的乘法输出；以及用np.allclose()测试的fftpack_irfft2d();The结果，以检查这两种乘法的结果是否相同--在它们与各
浏览 8提问于2020-05-10得票数 10
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2回答
脑电信号的带宽
、、
我试图用Python对EEG信号执行FFT，然后根据带宽确定它是alpha信号还是beta信号。它看上去很好，但最终的图样并不像它们应该的那样，频率和震级值与我预期的不一样。感谢您的任何帮助，下面是代码：
from scipy.io import loadmat
import scipy
import numpy as np
from pylab import *
import matplotlib.pyplot as plt
eeg = loadmat("eeg_2013.mat");
eeg1=eeg['eeg1'][0]
eeg2=eeg['ee
浏览 1提问于2014-01-10得票数 1
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1回答
我使用scipy.fft模块来计算阵列的傅里叶变换。现在，使用模块，我得到了转换。但我的问题是如何知道转换后的数组中的元素对应于哪个频率。简而言之，模块scipy.fft.fft接受一个数组作为输入，它如何知道在什么频率转换必须确定。
浏览 2提问于2021-09-18得票数 0
3回答
程序员朋友们好！
我正在尝试使用numba.njit装饰器在这个minimal working example中创建一个discrete Fourier transform：
import numba
import numpy as np
import scipy
import scipy.fftpack
@numba.njit
def main():
wave = [[[0.09254795, 0.10001078, 0.10744892, 0.07755555, 0.08506225, 0.09254795],
[0.09907245, 0.10706
浏览 2提问于2020-06-05得票数 5
3回答
我有在5秒的wav文件上执行FFT的代码。我不擅长Python，所以我写了非常基本的代码来拆分wav文件并计算每秒的FFT。有没有更方便的方法来做这件事？
我也不确定他们是否显示了每个频率和它的相关振幅，因为范围部分。我把一个信号分成5个部分，但我也可能把频率分成5个部分。
以数字结尾的变量名是我的加法，通常我在wav上只有一个变量名来计算整个FFT。任何建议都是很棒的。(我删除了第一秒，因为有偏差，你应该检查一下曲线图)
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import print_function
i
浏览 67提问于2018-12-16得票数 2
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3回答
我们正在尝试构建一个程序来从.wav文件中获取振幅和频率列表，并在Python语言中进行尝试。
我们尝试过pyaudio，因为我对pyaudio不太了解，所以我需要一些建议。
import scipy
import numpy as np
file = '123.wav'
from scipy.io import wavfile as wav
fs, data = wav.read(file)
length=len(data.shape)
#if length==2:
# data= data.sum(axis=1)/2
n = data.shape[0]
sec =
浏览 23提问于2019-05-05得票数 3
4回答
下面是我的程序中的代码片段：
def get_data(self):
self.position = self.hfile.tell()/self.sizeof_data
try:
self.iq = scipy.fromfile(self.hfile, dtype=self.datatype, count=self.block_length)
except MemoryError:
print "End of File"
else:
self.iq_fft = self.dofft(sel
浏览 7提问于2014-03-24得票数 0
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我需要代码来做2D内核密度估计(KDE)，而且我发现SciPy实现太慢了。所以，我写了一个基于FFT的实现，但是有几件事情让我感到困惑。( FFT实现还强制执行周期性边界条件，这正是我想要的。)
该实现基于从样本创建一个简单的直方图，然后将其转换为一个高斯。下面的代码可以这样做，并将其与SciPy结果进行比较。
from numpy import *
from scipy.stats import *
from numpy.fft import *
from matplotlib.pyplot import *
from time import clock
ion()
#PARAMETER
浏览 2提问于2013-09-20得票数 5
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Python是新手，所以假设我大部分都是无知的。我花了几个小时的搜索，但我还未能实现对我的同侪编写的文件的修复。假设我很尴尬，因为我自己搞不清楚，也不想要他们的帮助。所以我希望他们不会看到这个。下面是在终端中运行的代码，用于绘制cvs文件中的数据。
import argparse
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy
import scipy.fftpack
def read_data(filename, period):
"""
Parse input filename
浏览 3提问于2014-11-11得票数 0
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1回答
从振幅或快速傅立叶变换到dB
、、、、
我有一个Python代码，它在wav文件上执行FFT，并绘制振幅与时间/振幅与频率的关系图。我想从这些图(它们是长数组)计算dB。我不想计算精确的dBA，我只想在计算后看到线性关系。我有dB计量器，我会比较一下。下面是我的代码：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import print_function
import scipy.io.wavfile as wavfile
import scipy
import scipy.fftpack
import numpy as np
from matplot
浏览 45提问于2018-12-13得票数 3
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我一直在找一些在WAV文件中占主导地位的频率。我发现我可以使用python wave库以及scipy.io.wavfile来读取音频文件。
如果抽样率为16000，这是否意味着我的时间步数为1/16000？这意味着我的代码应该如下所示：
wavData = wavfile.read(someName); # 2D array of sampling rate and values
fourier = fftpack.fft(wavData[0][1]); # FFT on the values
n = wavData[0][1].size;
timestep = 1/wavData[0]; #
浏览 1提问于2013-12-29得票数 0
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以下是场景，
我有一组输入值，比如说2000，以及相应的输出值，采样率是2000采样/秒，使用的是50 of的正弦波，那么我如何计算这个变量的频率响应。
我在matlab中做的是，
我调用了所有的输入值并进行了fft，
o=data(input),
n=length(o);fs=2000 %sampliing frequency;
y=fft(o,n),
phase=angle(y),
Pha=180*phase/pi();
m=length(y);
f=(0:m-1)*fs/m;
semilogx(f,Pha), grid on
响应是在90度相位角下进行的，这是正确的方式吗，
我可以从我拥
浏览 0提问于2010-10-23得票数 0
1回答
我尝试了用户在Stackoverflow上提出的解决方案: henry-gomersall，以重复加速基于FFT的卷积，但得到了不同的结果。
import numpy as np
import pyfftw
import scipy.signal
import timeit
class CustomFFTConvolution(object):
def __init__(self, A, B, threads=1):
shape = (np.array(A.shape) + np.array(B.shape))-1
if np.iscomplex
浏览 3提问于2015-06-02得票数 1
1回答
我正在尝试对一个wav文件执行FFT，结果很好，但在我的图中，我看到了0 Hz的巨大振幅。我假设它是直流偏移量。我的目的是在我的绘图中或直接在代码中忽略这个DC偏移量，因为它阻止我看到实际的噪声。在我的例子中，我记录了6.1 0Hz左右的噪声，我可以清楚地看到它，如果我在该点放大，但在一般情况下，它是不可见的，因为0 0Hz的振幅。如果你告诉我如何忽略0 0Hz (或直流偏置)，我会很高兴。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import print_function
import scipy.io.w
浏览 3提问于2018-11-13得票数 1
3回答
我对python还是新手，请帮我改正这个错误。
AttributeError：“模块”对象没有属性“fft2”
程序
import numpy, scipy , pylab , wave , scipy.io.wavfile as wav
xs = numpy.arange (1,100,.01)
rate , sample = wav.read("pianotest.wav")
fft2=scipy.fft2(sample) # algo applied
bp=fft2[:]
for i in range(len(bp)):
if i>=10:bp[i]=0
浏览 5提问于2014-06-04得票数 2
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2回答
绘制和提取fft相位
、、、
下面是一个代码，它将fft相位绘制与两种不同的方法进行比较：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.fftpack
phase = np.pi / 4
f = 1
fs = f*20
dur=10
t = np.linspace(0, dur, num=fs*dur, endpoint=False)
y = np.cos(2 * np.pi * t + phase)
Y = scipy.fftpack.fftshift(scipy.fftpack.fft(y))
f = scipy.fftpack.ff
浏览 3提问于2020-02-18得票数 3
2回答
我尝试用fft过滤我的数据。我有一个以500赫兹记录的1D阵列的噪声信号。我的高频应该在20赫兹时切断，我的低频在10赫兹时切断。我试过的是：
fft=scipy.fft(signal)
bp=fft[:]
for i in range(len(bp)):
if not 10<i<20:
bp[i]=0
ibp=scipy.ifft(bp)
我现在得到的是复数。所以一定是出了什么问题。什么？我如何更正我的代码？
浏览 0提问于2013-10-02得票数 12
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2回答
快速完成FFT的方法
、、、
下面是使用各种接口执行2D FFT的基本示例。
import time
import numpy
import pyfftw
import multiprocessing
a = numpy.random.rand(2364,2756).astype('complex128')
start = time.time()
b1 = numpy.fft.fft2(a)
end1 = time.time() - start
start = time.time()
b2 = pyfftw.interfaces.scipy_fftpack.fft2(a, threads=multip
浏览 8提问于2014-08-27得票数 3
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1回答
我收集了一些电机振动信号的数据(178,432)，单位是g(加速度)。信号采样率为25000次/秒，电机转速为1500转/分(25 The )。但是，当我尝试使用python进行FFT时，画面并不正确。有人能帮我吗？
我的数据：
下面是我的代码：
import scipy.fftpack
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
nor = pd.read_csv('normal.csv', header=1)
N = nor.size # data size
T = 1.0
浏览 3提问于2018-01-17得票数 3
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2回答
我试图读入一个wav文件来对其运行一次fft，但我一直在使用scipy时遇到错误。
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import wavfile as wav
import scipy
from scipy.fftpack import fft
import numpy as np
rate, data = scipy.io.wavfile.read('a1.wav')
fft_out = fft(data)
#matplotlib inline
plt.plot(data, np.abs(fft_out))
浏览 8提问于2017-01-22得票数 2
1回答
如何以图形方式表示FFT输出？
、、、、
在Python IDLE中：
>>> from scipy.fftpack import fft
>>> fft([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
array([ 28.+0.j, -4.+9.65685425j,
-4.+4.j, -4.+1.65685425j,
-4.+0.j, -4.-1.65685425j,
-4.-4.j, -4.-9.65685425j ])
在上面的代码中，我使用了scipy的一个FFT函数。输出是一个复数数组。如何用图形表示这些复数？
浏览 1提问于2013-02-19得票数 1
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from os.path import dirname, join as pjoin
import scipy.io as sio
from scipy.io import wavfile
from scipy.fftpack import fft
data_dir = pjoin(dirname(sio.__file__), 'tests', 'data')
wav_fname = pjoin(data_dir, 'test-44100Hz-2ch-32bit-float-be.wav')
print(wav_fname)
def crea
浏览 4提问于2020-02-15得票数 0
2回答
用傅立叶变换做卷积？
、、、、
根据，我们可以将傅里叶变换算子转换为卷积。
使用Python和Scipy，我的代码如下，但不正确。你能帮我解释一下吗？
import tensorflow as tf
import sys
from scipy import signal
from scipy import linalg
import numpy as np
x = [[1 , 2] , [7 , 8]]
y = [[4 , 5] , [3 , 4]]
print "conv:" , signal.convolve2d(x , y , 'full')
new_x = np.fft.
浏览 0提问于2016-11-20得票数 3
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我正在对一系列脉冲进行FFT运算。该系列为每7天1次，共367天的一次脉冲。
当我运行以下代码时：
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.fft import fft, fftfreq, fftshift, ifft
from scipy.signal import blackman
from matplotlib import pyplot as plt
import random
## Signal
num_samples = 367
# time in days
t = np.arange(int(num_samples)
浏览 7提问于2021-12-14得票数 1
对于找到的wav文件，我想要匹配Adobe试镜中显示的频谱：
目前，使用我使用的代码：
import scipy.io.wavfile as wavfile
import scipy
import scipy.fftpack
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
file1 = (r'G:/file1.wav')
fs_rate, signal = wavfile.read(file1)
print ("Frequency sampling", fs_rate)
l_aud
浏览 2提问于2021-08-17得票数 0
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3回答
我想尝试使用FFT来计算y=filter(b,a,x,zi)和dy[i]/dx[j]，而不是在时域中，以便在图形处理器实现中可能的加速。
我不确定这是否可能，特别是当zi为非零时。我研究了scipy中的scipy.signal.lfilter和octave中的filter是如何实现的。它们都是在时域中直接完成的，scipy使用直接形式2和八度直接形式1(通过查看DLD-FUNCTIONS/filter.cc中的代码)。我还没有在MATLAB中见过类似于FIR滤波器的fftfilt的快速傅立叶变换实现(即a=1)。
我试过做y = ifft(fft(b) / fft(a) * fft(x))，但
浏览 2提问于2010-12-12得票数 3
在使用scipy对一些数据进行fft之后，我对在傅立叶空间中进行积分很感兴趣。我一直在关注这个堆栈交换帖子，但它没有正确地集成我一直使用的几个测试用例。我已经添加了几行来解决这个问题，但仍然没有恢复正确的积分。下面是我用来集成测试用例的代码。代码的顶部是我一直在使用的3个测试用例。
import numpy as np
import scipy.special as sp
from scipy.fft import fft, ifft, fftfreq
import matplotlib.pyplot as plt
#set number of points in array
Ns = 2*
浏览 4提问于2021-07-21得票数 1
2回答
问题
我试图用卷积定理来解卷积两个测量数据A和B。我知道，对于卷积，您应该对数据进行零点处理，以防止循环卷积。然而，我感到困惑的是，零填充是否也是反褶积所必需的。
问题
1.如何正确地根据卷积定理进行反褶积？
为什么下面的示例不起作用？
逼近
因为A和B是测量的，所以我为进一步的研究创造了一个例子。其思想是在模式scipy.signal.convolve中使用same创建B。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import convolve
from scipy.fftpac
浏览 0提问于2019-10-25得票数 1
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6回答
在Python中提高FFT性能
、、、、
Python中最快的FFT实现是什么？
看起来numpy.fft和scipy.fftpack都是基于fftpack，而不是FFTW。fftpack和FFTW一样快吗？如果使用多线程FFT，或者使用分布式(MPI) FFT呢？
浏览 0提问于2011-06-16得票数 28
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我在linux aarch64体系结构中的miniconda3中安装了这个包。当我在python内部导入钩子时，我得到了以下错误
import kneed
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/home/su/miniconda3/envs/myenv/lib/python3.10/site-packages/kneed/__init__.py", line 4, in <module>
fr
浏览 23提问于2022-08-11得票数 1
1回答
当我绘制信号的FFT时，我得到以下错误。该代码从.txt文件中读取信号样本。TypeError:无法根据规则“”safe“”将数组数据从dtype('S17')强制转换为dtype('complex128')
#%% Import libraries
import numpy as np
from scipy import signal
from scipy import fft,log10
from scipy import ifft
浏览 0提问于2016-02-11得票数 0
1回答
我使用大胆产生一个10赫兹的音调，48千赫采样和1秒的持续时间。然后用下面的脚本加载它来绘制FFT图：
from scipy.io import wavfile
from scipy.fftpack import fft, fftfreq
import matplotlib.pyplot as plt
from pydub import AudioSegment
import numpy as np
wav_filename = "\\test\\10Hz.wav"
samplerate, data = wavfile.read(wav_filename)
total_sam
浏览 0提问于2019-09-11得票数 3
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1回答
我运行了两行代码，您能告诉我在jupyter笔记本Python版本中导入can的问题是什么吗?Python版本是3.7.7
好了！pip安装
已满足的要求:参与c:\users\user\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages (1.4.1)
已满足的要求: c:\users\user\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages中的numpy>=1.13.3 (来自from) (1.18.2)
进口枕木
ImportError跟踪(最近一次调用)
浏览 0提问于2020-04-05得票数 0
我正在学习傅立叶变换，以及如何在python中使用它们进行音频操作。但简单地将音频数据的fft和ifft转换成复杂的形式，我无法将其保存为wav。代码和错误如下所示。 import librosa
import scipy
audio,sr=librosa.load("sample2.wav")
aud_fft=scipy.fft.fft(audio)
ref_aud=scipy.fft.ifft(aud_fft)
librosa.output.write_wav("test.wav",ref_aud,sr) 错
浏览 44提问于2020-03-23得票数 0
我有64个周期序列1，2，4，8，16，32，29，23，11，22，9，18，1，2，...我用来计算它的傅里叶变换 from scipy import fft, ifft
x = [(2**i) % 35 for i in range(64)]
y = fft(x) 你能给我展示一个如何绘制这些y值的例子，这样我就可以看到峰值了吗？我只想绘制64个值，仅此而已。我还需要什么来构建自己的地块？
浏览 12提问于2020-12-06得票数 0
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我目前正在为一篇课程做一些频谱分析，尽管我们还没有被明确地教授傅里叶变换。我一直在对一些我知道答案应该是什么的数据进行各种fft算法的处理。
在这种情况下，它是一个8 8kHz载波频率的AM信号和顶部1 8kHz调制的正弦波，所以在fft上应该有3个清晰的峰值。
在应用scipy.fftpack.rfft和numpy.fft.rfft时，我分别得到以下绘图：
序列：
Numpy:
虽然2个FFT的形状与峰值之间的正确比率大致相同，但numpy一个看起来更平滑，而scipy一个的最大峰值稍小，而且噪声更大。
我假设这在很大程度上取决于离散傅里叶变换算法的不同应用程序，并且看过
浏览 2提问于2017-11-15得票数 9
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可能重复：
例如，NumPy有 bartlett、blackman、hamming、hanning、kaiser，SciPy有，但它们的输出似乎是相同的。
NumPy有numpy.fft.fft2(a, s=None, axes=(-2, -1))。
SciPy有scipy.fftpack.fft2(x, shape=None, axes=(-2, -1), overwrite_x=0)。
为什么会有副本？只是为了向后兼容？如果是的话，为什么在不同的地方对它们的定义不同呢？当我写新的东西时，我应该更喜欢哪一种？
浏览 2提问于2012-05-26得票数 7
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3回答
Numpy/SciPy中的快速傅立叶变换(FFT)不是线程的。英特尔MKL数值库附带了threaded，该库能够进行线程化FFT。如何访问这些例程？
浏览 0提问于2012-08-01得票数 5
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1回答
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
下面是我的代码，用于读取我知道存在并可以轻松访问的特定图像：
fft_image = imread("fft_pic.png ")
ave = average(fft_image)
fft_image -= ave
dsq_array = get_d(fft_image.shape)
fft_image /= dsq_array
fft_image[0,0] = 0.0
image = real(ifft2(fft_image))
我已经在前面的代码中导入了所有这些库：
import numpy
from scipy import *
from pylab import *
i
浏览 0提问于2012-04-11得票数 0
当我在一个信号上用scipy.fftpack计算快速傅里叶变换时，我得到一条恒定的水平线(以及我的数据上的一条垂直线)，谁能解释为什么会发生这些线，并且可能会给出一种不需要这些线来绘制光谱的解决方案？
让我们来看看一个简单的信号。频率为12赫兹的正弦波。在本例中，您可以看到关于y = 2.1的水平线。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.fftpack
# test signal
omega = 2 * np.pi * 12
t = np.linspace(-15, 15, 1000)
ampl =
浏览 0提问于2018-04-02得票数 5
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我有一个nD数组，比方说维数：(144,522720)，我需要计算它的FFT。 PyFFTW似乎比numpy和scipy慢，这是意想不到的。 我是不是做错了什么？ 下面是我的代码 import numpy
import scipy
import pyfftw
import time
n1 = 144
n2 = 522720
loops = 2
pyfftw.config.NUM_THREADS = 4
pyfftw.config.PLANNER_EFFORT = 'FFTW_ESTIMATE'
# pyfftw.config.PLANNER_EFFORT =
浏览 57提问于2020-10-29得票数 1
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我想熟悉基于傅里叶的卷积。因此，我使用numpy.fft和scipy.signal.convolve创建了一个小示例。然而，这两次行动的结果是不同的，我不知道原因。有人有主意吗？
我已经尝试过使用不同的scipy.signal.convolve模式。
例子：
import numpy as np
from scipy.signal import convolve
# Generate example data
data = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1])
kernel = np.array([0, 1, 2, 1, 0, 0])
# Using scipy.sig
浏览 2提问于2019-10-07得票数 1
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我有一个时间序列数据
我正试图找到它给出的键错误:在尝试获取值时对齐的fft .But
我的数据如下
这是代码：
import datetime
import numpy as np
import scipy as sp
import scipy.fftpack
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
temp_fft = sp.fftpack.fft(data3)
浏览 5提问于2022-04-01得票数 3
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