马尔可夫转移场–python将时域变频域的代码

马尔可夫转移场（Markov Transition Field, MTF）是一种数据表示方法，通常用于处理图像和序列数据，特别是在自然语言处理中的词嵌入或文本生成场景中。它通过建模相邻元素之间的状态转移概率来捕捉数据的局部结构信息。

在Python中，将时域信号转换为频域（例如傅里叶变换），通常使用NumPy库的`numpy.fft`模块，特别是`fft`函数来执行快速傅立叶变换（FFT）。对于时间序列数据，可以先将其视为一维数组，然后调用`fft()`：

import numpy as np

# 假设 `time_series` 是一个一维的时间序列数组
time_domain = time_series
frequency_domain = np.fft.fft(time_domain)

# 对于只取正频率部分（实数）或对称的负频率部分，可以使用:
frequency_domain_real = frequency_domain[:len(frequency_domain)//2]

要从频域回到时域，可以使用逆傅立叶变换（IFFT）：

ifft_result = np.fft.ifft(frequency_domain)
time_domain_back = ifft_result.real