我有一个周期T的周期函数，想知道如何获得傅立叶系数列表。我尝试使用fft来自numpy的模块，但它似乎更专注于傅立叶变换而不是系列。也许是缺乏数学知识，但我看不到如何从fft计算傅立叶系数。感谢帮助和/或示例。 最佳答案 最后，最简单的事情(用黎曼和计算系数)是解决我的问题的最便携/高效/稳健的方法:importnumpyasnpdefcn(n):c=y*np.exp(-1j*2*n*np.pi*time/period)returnc.sum()/c.sizedeff(x,Nh):f=np.array([2*cn(i)*np.exp
scipy(或其他流行库)中是否内置了基于FFT的2D互相关或卷积函数？有这样的功能:scipy.signal.correlate2d-"convolveND实现的直接方法将是大数据速度慢”scipy.ndimage.correlate-“数组与给定的内核相关，使用精确计算(即不是FFT)。”scipy.fftpack.convolve.convolve，我不是很懂，但是好像错了numarray有一个correlate2d()functionwithanfft=Trueswitch，但我猜numarray被折叠了进入numpy，找不到是否包含这个函数。 最佳
scipy(或其他流行库)中是否内置了基于FFT的2D互相关或卷积函数？有这样的功能:scipy.signal.correlate2d-"convolveND实现的直接方法将是大数据速度慢”scipy.ndimage.correlate-“数组与给定的内核相关，使用精确计算(即不是FFT)。”scipy.fftpack.convolve.convolve，我不是很懂，但是好像错了numarray有一个correlate2d()functionwithanfft=Trueswitch，但我猜numarray被折叠了进入numpy，找不到是否包含这个函数。 最佳
1.傅里叶级数展开由信号与系统知识：任意一个周期函数的傅里叶级数构造出来的三角函数展开式形式为： 其中2pi/T是原始信号的角频率，因为n>1，可见分量的角频率必然不小于原始信号的频率，是原始信号频率的整数倍。所以这里的n不是索引序号，而是分量的角频率与原始信号角频率的倍数关系，如果没有某个倍数对应的分量，那么这一项就是0。 锯齿波的傅里叶级数可展开为如下形式： 锯齿波傅里叶级数展开例子2.DFT与FFT信号处理算法用以准确分析取样信号的幅值和相位差，为计算阻抗和功率提供依据。对于基波和谐波信号的分析，在数字信号处理领域通常使用快速傅里叶变换（FFT）用于频谱分析，提取基波和各次谐波的频率、幅
文章目录一、实验目的二、主要仪器设备三、实验原理（一）变换原理1.离散傅里叶变换2.离散余弦变换3.频谱平移（二）频谱分析原理四、实验步骤和内容1.为下面三段程序写出注释并上机运行，将实际运行结果如实记录到实验报告，并分析三段程序的不同之处，并解释第一段程序出现问题的原因。2.选取一幅标准测试图像实现傅里叶变换。3.频谱平移4.选取一幅标准测试图像实现离散余弦变换。5.记录和整理实验报告。五、思考题六、实验代码七、实验图像八、对于傅里叶变换的相关解释一、实验目的1了解图像变换的原理；2理解图像变换系数的特点；3掌握图像变换的方法及应用；4掌握图像的频谱分析方法；5了解图像变换在图像数据压缩、图
好吧，我想做的是一种音频处理软件，它可以检测流行的频率，如果该频率播放的时间足够长(几毫秒)，我知道我得到了一个肯定的匹配。我知道我需要使用FFT或类似的东西，但在这个数学领域我很烂，我确实搜索了互联网，但没有找到只能做到这一点的代码。我试图实现的目标是让自己成为一个自定义协议(protocol)来通过声音发送数据，每秒需要非常低的比特率(5-10bps)，但我在传输端也非常有限，因此接收软件需要能够自定义(不能使用实际的硬件/软件调制解调器)我也希望这只是软件(除了声卡没有额外的硬件)非常感谢您的帮助。 最佳答案 aubio库已经
好吧，我想做的是一种音频处理软件，它可以检测流行的频率，如果该频率播放的时间足够长(几毫秒)，我知道我得到了一个肯定的匹配。我知道我需要使用FFT或类似的东西，但在这个数学领域我很烂，我确实搜索了互联网，但没有找到只能做到这一点的代码。我试图实现的目标是让自己成为一个自定义协议(protocol)来通过声音发送数据，每秒需要非常低的比特率(5-10bps)，但我在传输端也非常有限，因此接收软件需要能够自定义(不能使用实际的硬件/软件调制解调器)我也希望这只是软件(除了声卡没有额外的硬件)非常感谢您的帮助。 最佳答案 aubio库已经
我在numpy中使用了fft函数，这导致了一个复杂的数组。如何得到准确的频率值？ 最佳答案 np.fft.fftfreq告诉您与系数相关的频率:importnumpyasnpx=np.array([1,2,1,0,1,2,1,0])w=np.fft.fft(x)freqs=np.fft.fftfreq(len(x))forcoef,freqinzip(w,freqs):ifcoef:print('{c:>6}*exp(2piit*{f})'.format(c=coef,f=freq))#(8+0j)*exp(2piit*0.0)#-
我在numpy中使用了fft函数，这导致了一个复杂的数组。如何得到准确的频率值？ 最佳答案 np.fft.fftfreq告诉您与系数相关的频率:importnumpyasnpx=np.array([1,2,1,0,1,2,1,0])w=np.fft.fft(x)freqs=np.fft.fftfreq(len(x))forcoef,freqinzip(w,freqs):ifcoef:print('{c:>6}*exp(2piit*{f})'.format(c=coef,f=freq))#(8+0j)*exp(2piit*0.0)#-
我可以访问NumPy和SciPy，并希望创建一个数据集的简单FFT。我有两个列表，一个是y值，另一个是那些y值的时间戳。将这些列表输入SciPy或NumPy方法并绘制结果FFT的最简单方法是什么？我查找了示例，但它们都依赖于创建一组具有一定数量数据点和频率等的假数据，并没有真正展示如何仅使用一组数据和对应的时间戳。我尝试了以下示例:fromscipy.fftpackimportfft#NumberofsamplepointsN=600#SamplespacingT=1.0/800.0x=np.linspace(0.0,N*T,N)y=np.sin(50.0*2.0*np.pi*x)+0
