這篇文章給大家分享的是有關(guān)Python中FFT如何合成波形的內(nèi)容。小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,一起跟隨小編過來看看吧。
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導(dǎo)入模塊
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
分別是產(chǎn)生一個周期的方波和三角波程序
# 產(chǎn)生size點(diǎn)取樣的三角波,其周期為1 def triangle_wave(size): x = np.arange(0, 1, 1.0/size) y = np.where(x<0.5, x, 0) y = np.where(x>=0.5, 1-x, y) return x, y def square_wave(size): x = np.arange(0, 1, 1.0/size) y = np.where(x<0.5, 1.0, 0) return x, y
其中np.where函數(shù)第二個值是if,第三個是else
下面程序可以計算對應(yīng)的頻譜,采樣點(diǎn)數(shù)取為2的n次冪是為了便于FFT計算
fft_size = 256 # 計算三角波和其FFT x, y = triangle_wave(fft_size) fy = np.fft.fft(y) / fft_size
下面對計算的頻譜進(jìn)行可視化,頻率對應(yīng)的強(qiáng)度使用工程上常用的分貝dp來表示
# 繪制三角波的FFT的前20項的振幅,由于不含下標(biāo)為偶數(shù)的值均為0, 因此取 # log之后無窮小,無法繪圖,用np.clip函數(shù)設(shè)置數(shù)組值的上下限,保證繪圖正確 plt.figure() plt.plot(np.clip(20*np.log10(np.abs(fy[:20])), -120, 120), "o") plt.xlabel("frequency bin") plt.ylabel("power(dB)") plt.title("FFT result of triangle wave")
下面用正弦和余弦函數(shù)合成信號
# 取FFT計算的結(jié)果freqs中的前n項進(jìn)行合成,返回合成結(jié)果,計算loops個周期的波形 def fft_combine(freqs, n, loops=1): length = len(freqs) * loops data = np.zeros(length) index = loops * np.arange(0, length, 1.0) / length * (2 * np.pi) for k, p in enumerate(freqs[:n]): if k != 0: p *= 2 # 除去直流成分之外,其余的系數(shù)都*2 data += np.real(p) * np.cos(k*index) # 余弦成分的系數(shù)為實數(shù)部 data -= np.imag(p) * np.sin(k*index) # 正弦成分的系數(shù)為負(fù)的虛數(shù)部 return index, data
其中index代表頻譜空間的采樣點(diǎn)
畫出合成信號,x坐標(biāo)使用默認(rèn)的整數(shù)表示即可
# 繪制原始的三角波和用正弦波逐級合成的結(jié)果,使用取樣點(diǎn)為x軸坐標(biāo) plt.figure() plt.plot(y, label="original triangle", linewidth=2) for i in [0,1,3,5,7,9]: index, data = fft_combine(fy, i+1, 2) # 計算兩個周期的合成波形 plt.plot(data, label = "N=%s" % i) plt.legend() plt.title("partial Fourier series of triangle wave") plt.show()
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