解释一下这段代码 2.0/N * numpy.abs(yf[0:N//2])

这段代码计算了一个实数信号y的FFT变换，其中N是信号的长度，yf是y的FFT变换结果。计算结果2.0/N * numpy.abs(yf[0:N//2]) 是y的单边频率谱，其中numpy.abs计算yf的模长。N//2是N的一半。

相关问题

在上述代码的基础上，用fft检测工频干扰，并画图，采样率为2000，频率范围为0-100HZ

好的，理解了您的需求。在这里，我会在原有代码的基础上添加新的功能，用FFT检测工频干扰并绘制出FFT图像。下面是修改后的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成信号数据
t = np.linspace(0, 1, 2000, endpoint=False)
x = np.sin(2*np.pi*50*t) + np.sin(2*np.pi*120*t)
# 添加高斯白噪声
x += 2.5*np.random.randn(len(t))

# FFT变换
N = len(x)
T = 1/2000
yf = np.fft.fft(x)
xf = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*T), N//2)

# 绘制FFT图像
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(xf, 2.0/N * np.abs(yf[:N//2]))
plt.xlim(0, 100)
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('FFT')
plt.show()

# 检测工频干扰
freq = 50  # 工频干扰频率
index = int(freq*2000)  # 工频干扰在FFT中的下标位置
print('工频干扰幅值：', 2.0/N * np.abs(yf[index]))

在这段代码中，我们首先生成了一个包含工频干扰的信号数据，并使用FFT变换得到信号的频域信息。接着，我们绘制了FFT图像，并通过xlim函数将频率范围限制在0到100Hz之间。最后，我们检测了工频干扰的幅值，并输出了结果。

您可以将这段代码复制到Python环境中运行，就可以得到FFT图像和工频干扰的幅值了。

考夫曼均线python代码

以下是使用Python实现考夫曼均线的代码示例：

import numpy as np

def KaufmanEfficiencyRatio(prices, period=10):
    roc = np.abs(np.diff(prices))
    m = np.zeros(period-1)
    n = len(prices)
    er = np.zeros(n)

    for i in range(period-1, n):
        m = 0.0
        for j in range(period):
            m += roc[i-j]
        er[i] = m / np.sum(np.abs(prices[i-period+1:i+1]))
    return er

def KaufmanAdaptiveMovingAverage(prices, period=10, fast=2, slow=30):
    er = KaufmanEfficiencyRatio(prices, period)
    sc = (er*(2.0/(fast+1)-2.0/(slow+1))+2.0/(slow+1))**2.0
    kama = np.zeros_like(prices)
    n = len(prices)
    first = True

    for i in range(n):
        if er[i] != 0:
            if first:
                kama[i] = prices[i]
                first = False
            else:
                kama[i] = kama[i-1] + sc[i]*(prices[i]-kama[i-1])
        else:
            kama[i] = kama[i-1]
    return kama

这段代码定义了两个函数：`KaufmanEfficiencyRatio` 和 `KaufmanAdaptiveMovingAverage`。前者计算考夫曼效率比率（KER），后者使用 KER 计算考夫曼自适应移动平均线（KAMA）。

使用示例：

import yfinance as yf

symbol = "AAPL"
data = yf.download(symbol, start="2020-01-01", end="2021-12-31")

prices = data["Adj Close"].values
kama = KaufmanAdaptiveMovingAverage(prices)

# 可以将 KAMA 和原始价格绘制在同一张图上进行比较
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(prices)
plt.plot(kama)
plt.legend(["Prices", "KAMA"])
plt.show()