使用python進行傅立葉變換

Question

我有一組data。顯然具有一些週期性。我想通過使用傅立葉變換找出它的頻率並繪製出來。

這是我的一個鏡頭，但它似乎不太好。

這是對應的代碼，我卻不知道失敗的原因：

import numpy 
from pylab import * 
from scipy.fftpack import fft,fftfreq 
import matplotlib.pyplot as plt 
dataset = numpy.genfromtxt(fname='data.txt',skip_header=1) 
t = dataset[:,0] 
signal = dataset[:,1] 
npts=len(t) 

FFT = abs(fft(signal)) 
freqs = fftfreq(npts, t[1]-t[0]) 
subplot(211) 
plot(t[:npts], signal[:npts]) 
subplot(212) 
plot(freqs,20*log10(FFT),',') 
xlim(-10,10) 
show() 

我的問題是：由於原始數據是很週期性來看，我希望看到的是，在頻率域名的峯值非常尖銳;我怎樣才能使峯值更好看？

Answer 1

這是一個數據分析的問題。

• FFT工作在複數上，因此頻譜對實際數據輸入是對稱的：限制在xlim(0,max(freqs))。
• 採樣週期不好：在保持輸入點總數相同的情況下，增加週期會導致這個例子中質量最好的頻譜。

編輯。 用：

dataset = numpy.genfromtxt(fname='data.txt',skip_header=1)[::30]; 
t,signal = dataset.T 
(...) 
plot(freqs,FFT) 
xlim(0,1) 
ylim(0,30)  

頻譜是

爲了獲得最佳的光譜中，只是重新獲取了很久的時間信號（美麗的峯），用1赫茲的採樣頻率，這會給你一個[0,0.5 Hz]的頻率標度（見奈奎斯特標準）。