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標題: 用fft對信號作頻譜分析 [打印本頁]

作者: 曼巴貿易 時間: 2024-11-28 11:36
標題: 用fft對信號作頻譜分析
在Python中，可以使用numpy庫的fft模塊來進行傅立葉變換，并使用matplotlib庫來繪制信號的頻譜圖。以下是一個簡單的示例，演示如何對一個簡單的正弦波信號進行頻譜分析：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定義信號參數
A = 1.0 # 振幅
fs = 1000.0 # 采樣頻率
T = 1.0/fs # 采樣間隔
L = 1000 # 信號長度
t = np.arange(L) * T # 時間向量
f = 50.0 # 信號頻率
# 生成正弦波信號
signal = A * np.sin(2 * np.pi * f * t)
# 計算FFT
fft_signal = np.fft.fft(signal)
# 計算雙邊頻譜（默認情況下，fft給出的是單邊頻譜）
fft_magnitude = np.abs(fft_signal)
# 為了得到正確的頻率軸，我們需要在fft_magnitude的前半部分和后半部分分別乘以兩邊對應的頻率
N = len(fft_magnitude)
freqs = np.fft.fftfreq(N, T)
# 繪制頻譜圖
plt.figure()
plt.stem(freqs[:N // 2], fft_magnitude[:N // 2] * 2 / N, 'b', markerfmt=" ", basefmt="-b")
plt.stem(freqs[-N // 2:], fft_magnitude[-N // 2:] * 2 / N, 'r', markerfmt=" ", basefmt="-r")
plt.title('Frequency spectrum of a sine wave')
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Magnitude')
plt.grid()
plt.show()

復制代碼

這段代碼首先定義了一個簡單的正弦波信號，然后使用numpy.fft.fft計算信號的快速傅立葉變換(FFT)。接著，計算了FFT的幅度，并使用matplotlib.pyplot.stem繪制了頻譜圖。注意，由于FFT是對信號進行周期性擴展的，因此我們只需要考慮頻率軸的正半軸即可。雙邊頻譜的幅度是單邊頻譜幅度的兩倍，除以FFT點數的一半可以歸一化到單邊頻率范圍內。最后，使用matplotlib.pyplot.show()顯示結果。

作者: 西湖的水 時間: 2024-12-4 17:07
樓上總結得真好，我完全贊同。

作者: 這一路鳥語花香 時間: 2024-12-5 17:56
這個解決方案聽起來很有前景。

作者: 我輩當自強 時間: 2025-10-26 12:21
作者對這個話題的研究很全面，讓我收獲頗豐。

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