python做fft的估计（python fftw）

本文目录一览：

1、python如何实现FFT？
2、Python ifft
3、Python实现信号的时域与频域之间的转换
4、求一个PYTHON语言编写的FFT变换的代码。
5、python 二维FFT
6、python 问题。。。对一个波形文件做fft，然后怎么获取那些频率分量？ numpy有这个函数

python如何实现FFT？

fft的结果是有复数.

perl代码运行的结果也是复数, 只不过实部虚部存储方法不同.

你可以举个你希望的python的输入输出的例子

Python ifft

1.傅利叶逆变换得到原始信号

注意fft的结果是个复数，这时取绝对值得到频率对应的振幅。ifft的结果也是复数，有正有负，因为原始信号也是有正有负，这时不能取绝对值，而应取实数部分。虚数部分都接近于0.当然如果原始信号没有负数，也可取绝对值。

2.模拟去除高频噪声

现在原始信号中加入了频率为450，500的两个小幅的高频信号，模拟高频噪声，可以发现信号波形中有很多毛刺。fft的结果频率是正频率从0到最高，然后负频率再从最高到0，所以去除高频信号就是让中间那部分为0。

Python实现信号的时域与频域之间的转换

用FFT（快速傅里叶变换）可以将时域的数字信号转换为频域信号，转换为频域信号之后就可以分析出信号的频率成分，最后还可以将处理完毕的频域信号通过IFFT（逆变换）转换为时域信号。

这里使用Scipy模块中的fft实现时域信号的FFT变换，如下：

时域信号：该信号为带有噪声的正弦信号经过小波去噪后的图像

转换结果：

求一个PYTHON语言编写的FFT变换的代码。

1.对于此错误，最常见的原因是，的确没有对齐。但是我根据错误提示的行数，去代码中看了下，没啥问题啊。

都是用tab键，对齐好了的，没有不对齐的行数啊。

2.以为是前面的注释的内容影响后面的语句的语法了，所以把前面的注释也删除了。

结果还是此语法错误。

3.后来折腾了半天，突然想到了，把当前python脚本的所有字符都显示出来看看有没有啥特殊的字符。

python 二维FFT

二维FFT常用在图像处理上，首先要能理解二维FFT的意义，否则很难明白它到底是怎么工作的。

第一列是原图和对应的频率信息，第二列是去除低频部分后，FFT逆变换得到的图像。第三列是去除高频部分后FFT逆变换得到的图像。

从第二列可以看出高频贡献了图像的细节。从白到黑的边界保留了下来。而原图中大片的白与大片的黑在这个图中没什么区别。

第三列中保留了原图中的亮部与灰部，而由黑到白的临界线却很模糊。细小的白线黑线也没能显示。所以低频贡献了图像的明暗。

2.工作原理理解

二维FFT就是先对行做次一维FFT，这样每个元素都是关于行频率信息了，然后再对列做一维FFT,这样每个元素都包含了行和列的频率信息。每个元素都是个复数，取绝对值可得到振幅，从实部与虚部的比值可等到相位，在二维矩阵的位置信息包含了频率大小和方向。方向在一维FFT中是不用考虑的。

FFT2的结果也是正频率从0到高然后负频率从高到0.fftshift()之后会将低频放到中间位置。

第一幅图的频谱是中间一条白线，也就是说许多个正弦波沿横向传播。纵向上没有变化。

第三幅图的频谱是十字形加一条从左下角到右上角的直线。说明原图在横向，纵向都有变化，变化的方向从左下角到右上角。

从中心到频谱图上某一点构成的向量方向就是这个波传播的方向。

正负对称才能消除虚部，这点与一维FFT原理一致。

python 问题。。。对一个波形文件做fft，然后怎么获取那些频率分量？ numpy有这个函数

你提问的问题，有点错误。

波形是时域的，FFT变换就是为了将波形从时域转换到频域。

做了FFT 以后，得到的数据就是频率分量。

如果你说的是python fft代码如何写。下面就是：

这边演示的是语音波形。

wf = wave.open(wav_file,”rb”)

params = wf.getparams()

nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]

str_data = wf.readframes(nframes)

wf.close()

#将波形数据转化为数组

s = np.fromstring(str_data, dtype=np.short)

#wave_data。这里波形是语音波形

s = np.fft.fft(s) #fft 获得频谱

原创文章，作者：FG2UQ，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/130309.html