SciPy Pythonで離散フーリエ変換をどのように実行できますか？

離散フーリエ変換（DFT）は、空間データを周波数データに変換するのに役立つ数学的手法です。

高速フーリエ変換（FTT）は、空間データの離散フーリエ変換を計算するために設計されたアルゴリズムです。

空間データは通常、多次元配列の形式です。周波数データとは、特定の期間における信号または波長の数に関する情報を含むデータを指します。

「SciPy」ライブラリを使用してこのDFTを実現する方法を見てみましょう。

グラフはmatplotlibライブラリを使用して作成され、データはNumpyライブラリを使用して生成されます-

例

From matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
my_freq = 6
freq_samp = 70
time_val = np.linspace(0, 3, 3 * freq_samp, endpoint = False )
amp_val = np.sin(my_freq * 3 * np.pi * time_val)
figure, axis = plt.subplots()
axis.plot(time_val, amp_val)
axis.set_xlabel ('Time (in seconds)')
axis.set_ylabel ('Amplitude of signal')
plt.show()
from scipy import fftpack
A = fftpack.fft(amp_val)
frequency = fftpack.fftfreq(len(amp_val)) * freq_samp
figure, axis = plt.subplots()
axis.stem(frequency, np.abs(A))
axis.set_xlabel('Frequency in Hz')
axis.set_ylabel('Frequency Spectrum Magnitude')
axis.set_xlim(-freq_samp / 2, freq_samp/ 2)
axis.set_ylim(-7, 125)
plt.show()

出力

説明

• 必要なパッケージがインポートされます。
• データはNumpyライブラリを使用して生成されます。
• このデータは、matplotlibライブラリを使用してコンソールに正弦波としてプロットされます。
• 次に、「fftpack」パッケージを使用して、生成されたデータの高速フーリエ変換を見つけます。
• このデータは再びグラフにプロットされます。