无论我如何更改数据，我通过下面的代码绘制的数字都只是零附近的一个峰值。我的数据只是一列，记录了某种信号的每个时间点。time_step是我应该根据数据中两个相邻点的间隔来定义的值吗？data=np.loadtxt("timesequence",delimiter=",",usecols=(0,),unpack=True)ps=np.abs(np.fft.fft(data))**2time_step=1freqs=np.fft.fftfreq(data.size,time_step)idx=np.argsort(freqs)pl.plot(freqs[idx],ps[idx])pl.sh
我知道一般来说，当数组相对较大时，FFT和乘法通常比直接卷积运算更快。但是，我正在将一个非常长的信号(比如1000万点)与一个非常短的响应(比如1000点)进行卷积。在这种情况下，fftconvolve似乎没有多大意义，因为它强制第二个数组的FFT与第一个数组的大小相同。在这种情况下直接进行卷积会更快吗？ 最佳答案 看看我在这里做的比较:http://scipy-cookbook.readthedocs.io/items/ApplyFIRFilter.html您的情况可能接近使用普通卷积和使用基于FFT的卷积之间的过渡，因此您最好的
我正在将csv文件的特定列作为numpy数组读取。当我尝试对该数组进行fft运算时，我得到了一个NaN数组。我如何让fft工作？这是我到目前为止所拥有的:#!/usr/bin/envpythonfrom__future__importdivisionimportnumpyasnpfromnumpyimportfftimportmatplotlib.pyplotaspltfileName='/Users/Name/Documents/file.csv'#readcsvfiledf=np.genfromtxt(fileName,dtype=float,delimiter=',',names
我正在寻找一个Python包来执行高效的常量Q变换(即使用FFT来加速该过程)。我找到了一个名为CQ-NSGT/sliCQToolbox的工具箱，但出现以下错误:File"build\bdist.win32\egg\nsgt\__init__.py",line37,inFile"build\bdist.win32\egg\nsgt\audio.py",line7,inFile"C:\Python27\lib\site-packages\scikits\audiolab\__init__.py",line25,infrompysndfileimportformatinfo,sndfile
我的目标是获得具有图像空间频率的图-有点像对其进行傅立叶变换。我不关心频率为f的特征在图像上的位置(例如)；我只想要一个图形，告诉我每个频率有多少(频带的振幅可以用与该频率的对比度之和来表示)。我正在尝试通过numpy.fft.fft2来做到这一点功能。这里是一个链接minimalexample描述我的用例。事实证明，我只得到明显更大的frequencies[:30,:30]值，其中绝对最高值是frequencies[0,0]。我该如何解释呢？每个值的幅度究竟代表什么？我的最高值在frequency[0,0]中是什么意思什么是0Hz频率？我能否以某种方式对这些值进行分类，以便我的频谱与
我有一个用float填充的示例文件，如下所示:-0.023.043.043.023.023.063.043.023.043.023.043.023.043.023.043.043.043.023.043.023.043.023.043.023.063.023.043.023.043.023.023.063.043.023.043.023.043.023.043.043.043.023.043.023.023.063.043.023.063.023.04-0.02-0.02-0.02-0.02-0.02-0.02-0.04-0.02-0.04这些数字放在一个文本文件中。我正在尝试读取文本
我想要实现的目标如下:我需要声音文件(.wav)的频率值进行分析。我知道很多程序会提供值的可视化图表(频谱图)，但我需要原始数据。我知道这可以用FFT来完成，并且应该很容易在python中编写脚本，但不确定如何准确地做到这一点。因此，假设文件中的信号长度为0.4s，那么我希望进行多次测量，为程序测量的每个时间点以及它找到的值(频率)(以及可能的功率(dB))提供一个输出作为数组。复杂的是我想分析鸟鸣，它们通常有谐波或者信号超过一个频率范围(例如1000-2000Hz)。我希望程序也能输出这些信息，因为这对于我想对数据进行的分析很重要:)现在有一段代码看起来非常像我想要的，但我认为它并没
我的Python编程问题如下:我想创建一个测量结果数组。每个结果都可以描述为正态分布，均值是测量结果本身，标准差是其不确定度。伪代码可以是:x1=N(result1,unc1)x2=N(result2,unc2)...x=array(x1,x2,...,xN)比我想计算的FFT的x:f=numpy.fft.fft(x)我想要的是x中包含的测量值的不确定性通过FFT计算传播，因此f是一个幅度数组及其不确定性，如下所示:f=(a+/-unc(a),b+/-unc(b),...)你能建议我一个方法吗？ 最佳答案 通过离散傅立叶变换计算的每
本文介绍Vivado中FastFourierTransformV9.1的使用方法。参考资料：pg109文章目录FFT理论IP核参数接口介绍s_axis_config_tdatas_axis_data_tdatam_axis_data_tdatam_axis_data_tuserm_axis_status_tdata事件信号EventSignalsevent_frame_startedevent_tlast_missingevent_tlast_unexpectedevent_fft_overflowevent_data_in_channel_haltevent_data_out_channel
我有一个文件读取器，它从文件中读取n个字节并返回表示该(二进制)数据的字符字符串。我想将n个字节读入一个numpy数组并对其运行FFT，但我在从字符串创建数组时遇到了问题。几行示例会很棒。编辑:我正在读取原始二进制数据，所以我得到的字符串看起来像'\x01\x05\x03\xff'...。我希望它成为[1,5,3,255]。 最佳答案 在Python2中，您可以直接使用numpy.fromstring执行此操作:importnumpyasnps='\x01\x05\x03\xff'a=np.fromstring(s,dtype='u
