fft python代码

以下是一个简单的 Python FFT 代码示例：

import numpy as np

# 生成随机信号
signal = np.random.rand(64)

# 进行快速傅里叶变换
fft_result = np.fft.fft(signal)

# 计算频率
freqs = np.fft.fftfreq(len(signal))

# 输出结果
print("原始信号：", signal)
print("傅里叶变换结果：", fft_result)
print("频率：", freqs)

这个例子生成了一个长度为 64 的随机信号，并使用 `numpy.fft.fft` 函数进行快速傅里叶变换。然后，使用 `numpy.fft.fftfreq` 函数计算频率。最后，输出原始信号、傅里叶变换结果和频率。

相关问题

fft 代码python

在Python中，可以使用第三方库文件numpy和scipy中的fft函数来进行FFT（快速傅里叶变换）操作。具体的代码如下所示：

from scipy.fftpack import fft
import numpy as np

# 定义采样频率和时间范围
fs = 10
t = np.linspace(start=0, stop=10, num=100)

# 定义信号
y = 4 * np.sin(2 * np.pi * t * 2)

# 进行FFT变换
xf = np.fft.fft(y)
xfp = np.fft.fftfreq(len(y), d=1 / fs)

# 取模
xf = abs(xf)

# 绘制时域图和FFT图像
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(t, y)
plt.xlabel('t(s)')
plt.ylabel('f(Hz)')
plt.title('y=sin(2*π*2*t) 时域图')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(xfp, xf)
plt.xlim(0, int(fs/2))
plt.xlabel('f(Hz)')
plt.ylabel('Amp')
plt.title('y=sin(2*π*2*t) FFT图')

plt.show()

在这段代码中，首先导入了所需的库文件，然后定义采样频率和时间范围，再生成信号y。接下来，使用np.fft.fft函数对信号进行FFT变换，得到变换之后的数据xf。同时，使用np.fft.fftfreq函数计算频率xfp。最后，绘制时域图和FFT图像，得到信号在频域上的表示。

参考资料：
快速傅里叶变换-通过python代码实战讲解
[2] 在Python的第三方库文件中，numpy和scipy都有fft的函数，本文使用scipy中的fft函数
现在对采样频率为10Hz在的信号进行fft分析<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [信号处理 - 快速傅里叶变换(FFT) - python代码讲解](https://blog.csdn.net/m0_54866636/article/details/125388700)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python中利用FFT（快速傅里叶变换）进行频谱分析](https://blog.csdn.net/weixin_43589323/article/details/127562996)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python代码FFT

当然，请参考如下的 Python 代码来执行快速傅里叶变换（FFT）：

import numpy as np

def fft(signal):
    N = len(signal)
    if N <= 1:
        return signal
    even = fft(signal[0::2])
    odd = fft(signal[1::2])
    T = [np.exp(-2j * np.pi * k / N) * odd[k] for k in range(N // 2)]
    return [even[k] + T[k] for k in range(N // 2)] + [even[k] - T[k] for k in range(N // 2)]

# 示例用法
signal = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
transformed_signal = fft(signal)
print(transformed_signal)

上述代码定义了一个 `fft` 函数，它接受一个信号作为输入，并返回其傅里叶变换结果。代码中使用了递归来实现快速傅里叶变换算法。我们可以通过将信号输入到 `fft` 函数中，并打印输出结果来查看其傅里叶变换后的数值。以上代码仅作为简单示例，请根据需要进行修改和扩展。