如何在 python 中使用 scipy.fftpack 模块计算快速傅里叶变换？

在编程中，快速傅里叶变换是工程中非常有价值的一类算法，它可以将时域和频域的信号相互转化，而在python中

SciPy提供

<br /> <span><br /> fftpack<br /> </span><br />

模块，

可让用户计算快速傅立叶变换，本文介绍python中使用scipy.fftpack模块计算快速傅里叶变换的过程。

1、使用scipy.fftpack.fftfreq()函数将生成取样频率

因为功率结果是对称的，所以只需要使用频谱的正部分来找到频率：

In [48]: pidxs = np.where(sample_freq > 0)
In [49]: freqs = sample_freq[pidxs]
In [50]: power = np.abs(sig_fft)[pidxs]

2、使用scipy.fftpack.fft()将计算快速傅里叶变换

>>> a = np.arange(1,5)
>>> a
array([1, 2, 3, 4])
>>> b = fft(a)
>>> b
array([ 10.+0.j,  -2.+2.j,  -2.+0.j,  -2.-2.j])
>>> b[1]
(-2+2j)
>>> b[1].real-2.0
>>> b[1].imag2.0

以上就是在python中使用scipy.fftpack模块计算快速傅里叶变换的过程，希望对大家有所帮助~