python手写快速傅里叶变换

Python中已经有现成的fft实现，因此手写快速傅里叶变换并不是必须的。但是如果你想手写实现fft，可以参考以下步骤：
1.将输入信号分为偶数项和奇数项，分别进行递归fft。
2.将得到的偶数项和奇数项的fft结果合并，得到完整的fft结果。
3.使用旋转因子进行优化，可以减少计算量。
以下是一个简单的Python代码实现fft的例子，仅供参考：

import numpy as np

def fft(x):
    n = len(x)
    if n == 1:
        return x
    even = fft(x[::2])
    odd = fft(x[1::2])
    factor = np.exp(-2j * np.pi / n)
    w = 1
    result = np.zeros(n, dtype=np.complex128)
    for i in range(n // 2):
        result[i] = even[i] + w * odd[i]
        result[i + n // 2] = even[i] - w * odd[i]
        w *= factor
    return result

相关问题

手写代码实现傅里叶变换

傅里叶变换（Fourier Transform）是一种将信号从时域（时间域）转换到频域（频率域）的技术。下面是一个用 Python 实现傅里叶变换的例子：

import numpy as np

def fourier_transform(signal):
    n = signal.shape[0]
    x = np.arange(n)
    k = x.reshape((n, 1))
    e = np.exp(-2j * np.pi * k * x / n)
    return np.dot(e, signal)

# 生成一个简单的信号，包含两个频率分别为 10Hz 和 30Hz 的正弦波
t = np.linspace(0, 1, 1000, endpoint=False)
signal = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 30 * t)

# 对信号进行傅里叶变换
freq_domain_signal = fourier_transform(signal)

# 绘制信号在时域和频域的图像
import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot(211)
plt.plot(t, signal)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')

plt.subplot(212)
freqs = np.arange(signal.size)
plt.stem(freqs, np.abs(freq_domain_signal))
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Magnitude')

plt.show()

这段代码中，我们首先定义了一个 `fourier_transform` 函数，它接受一个一维数组 `signal` 作为输入，并返回它的傅里叶变换结果。在函数内部，我们使用了 numpy 库的一些函数来计算傅里叶变换。

接着，我们生成了一个简单的信号，包含两个频率分别为 10Hz 和 30Hz 的正弦波。然后对信号进行傅里叶变换，并绘制出信号在时域和频域的图像。

python手写FFT

好的，你想了解关于Python手写FFT的内容。Python手写FFT是一种用Python代码实现的快速傅里叶变换算法。实现手写FFT算法的过程中，需要掌握一些基本的数学知识，并且了解傅里叶变换的基本概念。一般来说，Python手写FFT的实现过程较为复杂，需要具备一定的编程实践经验。在实现手写FFT算法的过程中，除了掌握算法的原理外，还需要了解Python语言的特性，如列表、字典、集合、运算符等。如果你对Python手写FFT感兴趣，可以参考一些相关的文献或者教程，尝试实现一下手写FFT算法。