㈠ 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。
㈡ 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
㈢ 我的fft Python中的错误问题,怎么解决
Traceback(mostrecentcalllast):File"",line26,infoofor(event,elem)inxmlit:File"C:\Python32\lib\xml\etree\ElementTree.py",line1314,in__next__self._parser.feed(data)File"C:\Python32\lib\xml\etree\ElementTree.py",line1668,infeedself._parser.Parse(data,0)UnicodeEncodeError:'utf-8'codeccan'tencodecharacter'\ud800'inposition16383:surrogatesnotallowed由于出现错误之间for循环迭代,我可以包装一个唯一的地方try块以外的for循环,这是我无法继续到下一个XML是我的一个解决方案的优先事项如下:接收,而不必引发异常的未必然,有效的Unicode字符串作为文本。收到一个有效的Unicode字符串的字符无效更换或取出。跳过的无效字符CodeGo.net,并移动到下一个。我怎么能这些解决方案中,而不必和修改ElementTree编写自己?本文地址:CodeGo.net/9075227/-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------1.首先,所有的东西对可能这里无关紧要。尝试仅仅通过返回的文件f=open(filename,encoding='utf-8')如果是的话,解决的法是重写默认编码错误处理程序,如在文档解释说:错误是一个可选的字符串,用于指定编码和解码的错误是如何被handled,Äìthis不能以二进制方式。经过“strict”提出一个ValueError异常,如果有一个编码错误(没有默认有作用),或者通过“忽略”忽略错误。(请注意CodeGo.net,忽略编码错误会导致数据丢失。)'代替'的标记(如“?”)插入那里的数据。写作时,“xmlcharrefreplace”(替换为相应的XML字符引用)或“backslashreplace'(用反斜杠转义序列替换)可以在已注册codecs.register_error()其他错误处理也是有效的。所以,你可以这样做:f=open(filename,encoding='utf-8',errors='replace')这符合你的第二个priority,Äîthe无效字符将被替换'?'。有没有法来满足你的首要任务,有没有法来表示“不必然,有效的Unicode字符串”.a个Unicode字符串,顾名思义,对Unicode代码点的序列,这就是Python中如何对待str类型。如果你有无效的UTF-8,并希望把它转换成一个字符串,你需要指定应该如何变成string,Äîand那是什么,errors是。你可以,或者,以二进制方式打开该文件,息事宁人为UTF-8作为bytes对象,而不是试图把它变成一个Unicodestr反对,但你可以在与工作的APIbytes对象。(我相信lxml的ElementTree能真正做到这一点,但内置一不可,但不要说)。但即使你这样做,它不会让你很远.xML代码本身将试图解释无效的UTF-8,然后它需要知道你想要做什么样的错误,而这将是很难说明它的更远了。最后一点:因为发生错误的for循环迭代之间,唯一的地方,我可以换一个try块外循环,这是我无法继续到下一个XML那么,你实际上并不具有for环;你可以把它变成一个while环路明确next调用。所有你需要做这个,我知道你正在做wrong,Äîbut那就是你正在处理一个破碎库的标志,它是唯一可用的解决方法的一个标志。这一点:for(event,elem)inxmlit:#line26doStuffWith(event,elem)实际上等同于:whileTrue:try:event,elem=next(xmlit)exceptStopIteration:breakdoStuffWith(event,elem)而现在,有添加的地方try,Äîalthough你甚至不真正需要;你可以附加其他except在现有try。问题是,你有什么打算在这里做?谁也不能保证iterator就可以继续它抛出一个异常后。事实上,所有的最简单的方法来创建iterator将不能够这样做。你可以为自己测试是否这是真的在这种情况下。在极少数情况下,当你需要这个,而它实际上帮助,你可能想要把它包起来。像这样:defskip_exceptions(it):whileTrue:try:yieldnext(it)exceptStopIteration:raiseexceptExceptionase:logging.info('{}'.format(e))然后,你只是做:for(event,elem)inskip_exceptions(xmlit):doStuffWith(event,elem)本文标题:如何解决Unicode的错误xml.etree.ElementTree.iterparse()?本文地址:CodeGo.net/9075227/1.sqlite3的ORDERBY需要时间2.只有在Emacs的Python命令行为什么UnicodeEncodeError长大的吗?3.Memcached的不尊重的元组排序4.解析HTML使用QWebElement,如何提取图像?5.在__init__中声明的变量似乎是类实例之间共享?6.Python2.6中我有两个文件。SysDump.py和li7.为什么一个特定的导入看到其他导入?Python2.6中8.创建具有PyGTK的屏幕保护程序的使用XScreenSaver9.与目录工作|python10.从字符串转换为元组和QUOT;\\"在python
㈣ python里面有哪些自带函数
python系统提供了下面常用的函数:
1. 数学库模块(math)提供了很多数学运算函数;
2.复数模块(cmath)提供了用于复数运算的函数;
3.随机数模块(random)提供了用来生成随机数的函数;
4.时间(time)和日历(calendar)模块提供了能处理日期和时间的函数。
注意:在调用系统函数之前,先要使用import 语句导入 相应的模块
该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程 序中,然后就可以访问模块中的任何函数,其方 法是在函数名前面加上“模块名.”。
希望能帮到你。
㈤ 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
㈥ 如何用python实现快速傅里叶变换
参考:
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.fftpack
# 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 = scipy.fftpack.fft(y)
xf = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*T), N/2)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(xf, 2.0/N * np.abs(yf[:N//2]))
plt.show()

㈦ Python科学计算——复杂信号FFT
FFT (Fast Fourier Transform, 快速傅里叶变换) 是离散傅里叶变换的快速算法,也是数字信号处理技术中经常会提到的一个概念。用快速傅里叶变换能将时域的数字信号转换为频域信号,转换为频域信号后我们可以很方便地分析出信号的频率成分。
当我们把双频信号FFT示例中的 fft_size 的值改为 2**12 时,这时,基频为 16Hz,不能被 1kHz整除,所以 1kHz 处发生了频谱泄露,而它能被 4kHz 整除,所以 4kHz 可以很好地被采样。
由于波形的前后不是连续的,出现波形跳变,而跳变处有着非常广泛的频谱,因此FFT的结果中出现了频谱泄漏。
为了减小FFT所截取的数据段前后的跳变,可以对数据先乘以一个窗函数,使得其前后数据能平滑过渡。常用的hanning窗函数的定义如下:
50Hz 正弦波与hann窗函数乘积之后的重复波形如下:
我们对频谱泄漏示例中的1kHz 和 4kHz 信号进行了 hann 窗函数处理,可以看出能量更加集中在 1kHz 和 4kHz,在一定程度上抑制了频谱泄漏。
以 1kHz 三角波为例,我们知道三角波信号中含有丰富的频率信息,它的傅里叶级数展开为:
当数字信号的频率随时间变化时,我们称之为扫频信号。以频率随时间线性变化的扫频信号为例,其数学形式如下:
其频率随时间线性变化,当我们在 [0,1] 的时间窗口对其进行采样时,其频率范围为 0~5kHz。当时间是连续时,扫频信号的频率也是连续的。但是在实际的处理中,是离散的点采样,因此时间是不连续的,这就使扫频信号的快速傅里叶变换问题退化为多点频信号快速傅里叶变换问题。其快速傅里叶变换得到的频谱图如下所示:
以 50Hz 正弦信号相位调制到 1kHz 的信号为例,其信号形式如下:
它的时域波形,频率响应和相位响应如下图所示:
以扫频信号为例,当我们要探究FFT中的能量守恒时,我们要回归到信号最初的形式:
㈧ 2020-01-18 python实现stft并绘制时频谱
官方文档中给出了非常详细的安装方法
http://librosa.github.io/librosa/install.html
函数声明:
librosa.core.stft(y, n_fft=2048, hop_length=None, win_length=None, window='hann', center=True, dtype=<class 'numpy.complex64'>, pad_mode='reflect')
常用参数说明:
y:输入的numpy数组,要求都是实数
n_fft:fft的长度,默认2048
hop_length:stft中窗函数每次步进的单位
win_length:窗函数的长度
window:窗函数的类型
return:一个1+n_fft/2*1+len(y)/hop_length的二维复数矩阵,其实就是时频谱
参考:
http://librosa.github.io/librosa/generated/librosa.core.stft.html#librosa.core.stft
主要用这两个
matplotlib.pyplot.pcolormesh()
matplotlib.pyplot.colorbar()
㈨ 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:
㈩ 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。