用python写一个fft代码

好的，以下是Python实现的FFT代码：

import numpy as np

def fft(x):
    N = len(x)
    if N <= 1:
        return x
    even = fft(x[0::2])
    odd = fft(x[1::2])
    T = [np.exp(-2j * np.pi * k / N) * odd[k] for k in range(N // 2)]
    return [even[k] + T[k] for k in range(N // 2)] + \
           [even[k] - T[k] for k in range(N // 2)]

# 测试
x = np.array([1, 2, 3, 4])
X = fft(x)
print(X)

输出结果为：

[(10+0j), (-2+2j), (-2+0j), (-2-2j)]

其中，计算出来的X就是输入信号x的FFT结果。

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用Python写一个FFT代码

好的，以下是Python实现的FFT代码：

import numpy as np

def fft(x):
    N = len(x)
    if N <= 1:
        return x
    even = fft(x[0::2])
    odd = fft(x[1::2])
    T = [np.exp(-2j * np.pi * k / N) * odd[k] for k in range(N // 2)]
    return [even[k] + T[k] for k in range(N // 2)] + \
           [even[k] - T[k] for k in range(N // 2)]

# 测试
x = np.array([1, 2, 3, 4])
X = fft(x)
print(X)

输出结果为：

[(10+0j), (-2+2j), (-2+0j), (-2-2j)]

其中，计算出来的X就是输入信号x的FFT结果。

用python写一个FFT代码

以下是Python中的FFT代码：

import numpy as np

def fft(x):
    """
    FFT (Fast Fourier Transform) algorithm
    """
    # Check if input is a power of 2
    n = len(x)
    if n == 1:
        return x
    if n % 2 > 0:
        raise ValueError("Size of x must be a power of 2")
    
    # Divide the signal into even and odd components
    even = fft(x[::2])
    odd = fft(x[1::2])
    
    # Calculate the Fourier coefficients
    factor = np.exp(-2j * np.pi * np.arange(n) / n)
    return np.concatenate([even + factor[:int(n / 2)] * odd,
                           even + factor[int(n / 2):] * odd])

# Test the FFT function with a sine wave
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 8)
y = np.sin(x)
print("Input signal: ", y)
print("FFT: ", fft(y))

该代码使用递归地将信号分解为偶数和奇数分量，并使用指数函数计算傅里叶系数。最后，它将偶数和奇数分量的结果合并为最终结果。