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scipy6.0-波形的傅利葉變換
mayuhua
2020.5.17
"""import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def signal(t):
return 2*np.sin(0.5*2*np.pi*t)+np.sin(3*2*np.pi*t)
n = 1000 #設定取n個點
time = 10
t = np.linspace(0,time,n)
#畫出原始波形圖。對於這樣乙個散亂的波形，如何知道它到底是由多大強度的頻率的波合成
#如果知道頻率及其強度，可以進一步計算能量之類的物理量。
plt.plot(t,signal(t))
plt.show()
#傅利葉變換。時域變換到頻域
from scipy import fftpack
iw = fftpack.fft(signal(t)) #各頻率對應的強度
f = fftpack.fftfreq(n,time/n) #頻率 （採點數，採點間隔）
plt.plot(f,np.abs(iw))
plt.xlim(0,5) #限制x軸顯示範圍
plt.title('frequancy piture')
plt.show()
傅利葉變換後，頻域
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傅利葉變換的分類 關於分類，還可參考本博博文 根據原訊號的不同型別，我們可以把傅利葉變換分為四種類別 1 非週期性連續訊號 傅利葉變換 fourier transform 2 週期性連續訊號 傅利葉級數 fourier series 3 非週期性離散訊號 離散時域傅利葉變換 discrete tim...
sin的傅利葉變換公式 正弦訊號傅利葉變換
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