python脑电fft

在Python中，可以使用第三方库文件中的numpy和scipy来进行FFT（快速傅里叶变换）操作。其中，numpy和scipy都有fft函数，但本文中使用的是scipy中的fft函数。根据自己的需求，可以对fft函数进行函数封装编写。下面是一个对输入信号进行FFT的函数封装的例子：

from scipy.fftpack import fft
import numpy as np

def FFT(Fs, data):
    """
    对输入信号进行FFT
    :param Fs: 采样频率
    :param data: 待FFT的序列
    :return: 频率坐标和FFT结果
    """
    L = len(data) # 信号长度
    N = np.power(2, np.ceil(np.log2(L))) # 下一个最近二次幂，也即N个点的FFT
    result = np.abs(fft(x=data, n=int(N))) / L * 2 # N点FFT
    axisFreq = np.arange(int(N / 2)) * Fs / N # 频率坐标
    result = result<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *2* *3* [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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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