我有一个用 float 填充的示例文件，如下所示:
-0.02 3.04 3.04 3.02 3.02 3.06 3.04 3.02 3.04 3.02 3.04 3.02
3.04 3.02 3.04 3.04 3.04 3.02 3.04 3.02 3.04 3.02 3.04 3.02
3.06 3.02 3.04 3.02 3.04 3.02 3.02 3.06 3.04 3.02 3.04 3.02
3.04 3.02 3.04 3.04 3.04 3.02 3.04 3.02 3.02 3.06 3.04 3.02
3.06 3.02 3.04 -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文件并确定该信号的频率。该数据是从数字示波器捕获的。我可以在示波器显示中看到频率，但我也想通过在 Python 中处理它来验证它。我在 PC 端使用 Python 从设备中捕获数据。
尽管我可以用 Python 做一些低级的事情，但我对文本处理完全是个新手。我想我需要先将文件中的数据加载到数组中，然后执行 FFT 或更简单的算法，以产生以赫兹为单位的整数。
理论上，我知道如何执行傅立叶分析，而且我可以在纸上对任何给定信号进行分析。对于给定的数据集，我不知道从哪里开始使用 Python。我已经尝试过 scipy-numpy 的文档，但对我来说效果不佳。
非常感谢有经验的用户的指导。
最佳答案
您的问题并不清楚文件中的值究竟代表什么。但是假设它们表示连续的电压样本，您可以使用
将文件加载到 Numpy 数组中import numpy as np
data = np.array([float(f) for f in file(filename).read().split()])
然后计算傅立叶变换为
import numpy.fft as fft
spectrum = fft.fft(data)
然后您可以将 FFT 的幅值绘制为
freq = fft.fftfreq(len(spectrum))
plot(freq, abs(spectrum))
您看到的应该与示波器上显示的相匹配。
如果你想识别频谱中的主要频率，你必须在某个阈值处切割阵列，例如像这样:
threshold = 0.5 * max(abs(spectrum))
mask = abs(spectrum) > threshold
peaks = freq[mask]
freq(因此也是peaks)的内容是以采样率为单位的频率。例如，如果您的示波器每微秒采样一次波形，则 freq 中的值以兆赫为单位。因此，如果您输入理想的 1 kHz 信号，您可以使用例如
t = arange(4e6) / 1e6 # sampling times in seconds
data = sin(2 * pi * 1000 * t)
您会在 0.001 MHz 处获得峰值，因此您会发现 peaks = array([-0.001, 0.001])。
关于python - 确定Python中数组的频率，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8582559/
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