我可以访问NumPy和SciPy,并希望为数据集创建一个简单的FFT。我有两个列表,一个是y
值,另一个是这些y
值的时间戳。
将这些列表输入SciPy或NumPy方法并绘制所得FFT的最简单方法是什么?
我查看了示例,但是它们都依赖于创建具有一定数量的数据点和频率等的伪造数据集,而并没有真正展示如何仅使用一组数据和相应的时间戳来做到这一点。 。
我尝试了以下示例:
from scipy.fftpack import fft
# Number of samplepoints
N = 600
# Sample spacing
T = 1.0 / 800.0
x = np.linspace(0.0, N*T, N)
y = np.sin(50.0 * 2.0*np.pi*x) + 0.5*np.sin(80.0 * 2.0*np.pi*x)
yf = fft(y)
xf = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*T), N/2)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(xf, 2.0/N * np.abs(yf[0:N/2]))
plt.grid()
plt.show()
但是,当我更改fft
数据集的参数并将其绘制成图时,会得到极其奇怪的结果,而且看起来频率的比例可能不正确。我不确定
这是我尝试FFT的数据的粘贴框
http://pastebin.com/0WhjjMkb http://pastebin.com/ksM4FvZS
当我fft()
在整个事情上使用时,它的峰值只有零,而没有别的。
这是我的代码:
## Perform FFT with SciPy
signalFFT = fft(yInterp)
## Get power spectral density
signalPSD = np.abs(signalFFT) ** 2
## Get frequencies corresponding to signal PSD
fftFreq = fftfreq(len(signalPSD), spacing)
## Get positive half of frequencies
i = fftfreq>0
##
plt.figurefigsize = (8, 4));
plt.plot(fftFreq[i], 10*np.log10(signalPSD[i]));
#plt.xlim(0, 100);
plt.xlabel('Frequency [Hz]');
plt.ylabel('PSD [dB]')
间距等于xInterp[1]-xInterp[0]
。