fft（快速傅立葉變換）的工作原理

我是一名Python學習者，正在開發一個與圖像分析有關的小型項目，以瞭解我試圖理解各種python代碼的概念，但是這次我吸了，可以任何人解釋這一點代碼？特別是FFT部分？fft（快速傅立葉變換）的工作原理

class HeartMonitor(object): 

    def __init__(self, window_duration, fps = 30, min_bpm = 50, max_bpm = 200): 
     """ 
     Class which detects heart-beats in a sequence of image colour samples. 
     @param window_duration The number of seconds of samples to use 
     @param fps    The nominal sample rate 
     @param min_bpm   Minimum cut-off for possible heartrates 
     @param max_bpm   Maximum cut-off for possible heartrates 
     """ 

     self.min_bpm = min_bpm 
     self.max_bpm = max_bpm 

     # The maximum number of samples to buffer 
     self.buf_size = int(window_duration*fps) 

     # Buffer of (timestamp, value) tuples 
     self.buf = [] 


    @property 
    def fps(self): 
     """ 
     The average framerate/samplerate of the buffer 
     """ 
     return float(len(self.buf))/(self.buf[-1][0] - self.buf[0][0]) 


    def get_fft(self): 
     """ 
     Perform an Fast-Fourier-Transform on the buffer and return (magnitude, 
     phase) tuples for each of the bins. 
     """ 
     # Get the "ideal" evenly spaced times 
     even_times = numpy.linspace(self.buf[0][0], self.buf[-1][0], len(self.buf)) 

     # Interpolate the data to generate evenly temporally spaced samples 
     interpolated = numpy.interp(even_times, *zip(*self.buf)) 

     # Perform the FFT 
     fft = numpy.fft.rfft(interpolated) 
     return zip(numpy.abs(fft), numpy.angle(fft))

來源

2014-10-09 user3218971

是你的問題理解FFT或做它的Python代碼？ – 2014-10-09 05:20:08

我知道FFT的神權觀念，但不知道這個python代碼如何實現FFT，所以問題是代碼不是FFT – user3218971 2014-10-09 05:27:42

numpy.fft.rfft是一個庫函數，從實際數據

樣品需要在時域中均勻地間隔計算的FFT。

由於一些樣品可能不會均勻地在buf隔開他們正在使用numpy.interp

self.buf[0]內插是buf
self.buf[-1]中的第一項的buf
len(self.buf)的最後一個項目是項目中buf

數

所以你最終得到相同數量的樣本，但沿着時間軸移動，因此它們均勻間隔（存儲在變量ble interpolated）。

現在interpolated可以傳遞給numpy.fft.rfft

來源

2014-10-09 05:26:44

感謝您的解釋 – user3218971 2014-10-09 09:54:48

fft（快速傅立葉變換）的工作原理

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