xfp = np.fft.rfftfreq(len(y_data), 1/fs) xf = abs(np.fft.rfft(y_data)) *2/len(y_data)
时间: 2024-05-22 09:10:16 浏览: 143
这段代码是用来进行实数序列的快速傅里叶变换(Real Fast Fourier Transform,rfft)的。其中,y_data是一个实数序列,len(y_data)表示这个序列的长度,fs表示采样率。
首先,np.fft.rfftfreq函数用来计算rfft后的频率。它的第一个参数是数据的长度,第二个参数是采样周期,即采样率的倒数。这里我们使用1/fs作为采样周期,因此np.fft.rfftfreq(len(y_data), 1/fs)返回的是一组频率值。
接下来,np.fft.rfft函数实现对y_data的rfft变换,并返回频域上的复数序列。由于y_data是实数序列,因此其rfft变换的结果也是实数序列,且具有对称性,可以通过abs函数取其模长。由于取模长后,每个分量会被算两次,因此需要将结果乘以2/len(y_data)以得到正确的幅度值。
最终,xf是y_data的rfft变换结果,xfp是对应的频率值。
相关问题
xfp = np.fft.rfftfreq(len(y_data), 1/fs)
这段代码使用 numpy 库中的 fft 模块计算实数信号的离散傅里叶变换(DFT),其中 rfftfreq 函数返回实数信号采样频率为 fs 时每个频率点对应的频率值。具体来说,rfftfreq 的第一个参数为实数信号的长度 len(y_data),第二个参数为采样频率 fs。最终得到的 xfp 数组包含了所有与实数信号 y_data 相关的频率值。需要注意的是,由于实数信号的傅里叶变换具有对称性,因此只需要计算其一半的频率值即可,即使用 rfftfreq 函数。
xf = np.fft.fft(fft_data) xfp = np.fft.fftfreq(len(fft_data), d=1 / sampling_rate) # fftfreq(window length,)
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