fft в python не показывает пики в нужном месте
Я пытаюсь понять функцию numpy fft, потому что мое сокращение данных действует странно. Но теперь, когда я преобразовал простую сумму двух синусов, я получаю странные результаты. Пики, которые у меня есть, чрезвычайно высоки и несколько точек шириной около нуля, сглаживая остальные. Кто-нибудь знает, что я делаю не так?
import numpy as np
from numpy import exp, sqrt, pi, linspace
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy as sp
import pylab
#fourier
tdata = np.arange(5999.)/300
datay = 3*np.sin(tdata)+6*np.sin(2*tdata)
fouriery = np.fft.fft(datay)
freqs = np.fft.fftfreq(datay.size, d=0.1)
pylab.plot(freqs,fouriery)
pylab.show()
что я получаю это: В то время как он должен иметь два sidepeaks с обеих сторон, один из них 2x выше, чем другой
1 ответов
- код
datay
реально, поэтому, возможно, вы должны принимать БПФ для реальная последовательность с помощьюscipy.fftpack.rfft
. - если вы ищете БПФ с двумя различными пиками, то вы должны
дайте ему данные, которые являются суммой синусоидальных волн, члены которых имеют периоды
которые являются целыми кратными
2*pi/n
, гдеn = len(datay)
. Если нет, то потребуется много таких синусов волны для аппроксимации данных.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.fftpack as fftpack
pi = np.pi
tdata = np.arange(5999.)/300
datay = 3*np.sin(2*pi*tdata)+6*np.sin(2*pi*2*tdata)
fouriery = fftpack.rfft(datay)
freqs = fftpack.rfftfreq(len(datay), d=(tdata[1]-tdata[0]))
plt.plot(freqs, fouriery, 'b-')
plt.xlim(0,3)
plt.show()