fft python 基頻

FFT（快速傅里叶变换）是一种高效的算法，用于将信号从时域转换为频域。在Python中，使用NumPy库中的fft模块可以实现FFT变换。基频是指信号中最低频率的成分，也称为基波。

在使用Python进行FFT变换时，可以通过以下步骤实现基频的计算：
1. 将信号载入程序，并进行必要的预处理（例如去除直流分量）；
2. 使用fft模块中的fft函数对信号进行FFT变换；
3. 计算FFT结果的幅度谱，并找到其中最大值所对应的频率；
4. 将该频率作为基频。

下面是一个示例代码，用于计算一段音频信号的基频：

import numpy as np
import scipy.io.wavfile as wav

# 载入音频信号
rate, data = wav.read('example.wav')

# 去除直流分量
data = data - np.mean(data)

# 计算FFT结果
fft_result = np.fft.fft(data)

# 计算幅度谱
magnitude = np.abs(fft_result)

# 找到最大值所对应的频率
max_index = np.argmax(magnitude)
freqs = np.fft.fftfreq(len(magnitude))
fund_freq = abs(freqs[max_index] * rate)

print('基频为：%.2f Hz' % fund_freq)