Transform Fourier adalah teknik matematika yang digunakan untuk menganalisis komponen frekuensi sinyal.Saat bekerja dengan sinyal kompleks, terutama dalam pemrosesan sinyal digital, alat-alat seperti fungsi FFT SciPy memberikan cara yang efisien untuk melakukan perhitungan ini. Artikel ini menyajikan contoh praktis bagaimana menghitung transformasi Fourier dari sinyal kompleks menggunakan SciPy.

Penggunaan Dasar dari SciPy FFT

Perpustakaan wikidosen SciPy menawarkan modul , yang mencakup fungsi . Fungsi ini menghitung diskret satu dimensi Fourier Transform data input nyata atau kompleks. Ini dioptimalkan untuk kecepatan dan dapat menangani dataset besar secara efisien.

Untuk melakukan Transform Fourier pada sinyal kompleks, cukup melewati array kompleks ke fungsi . Keluaran akan menjadi array kompleks yang mewakili domain frekuensi dari sinyal input.

Contoh: Penjelmaan Fourier dari Sinusoid Kompleks

[5] mempertimbangkan sinusoid kompleks yang terdiri dari dua gelombang sinus dengan frekuensi yang berbeda. Menjangkitkan sinyal ini dan menerapkan FFT mengungkapkan komponen frekuensinya.

Pertama, buat sinyal:

FFT Terapkan FFT:

Spektrum magnitudo dapat diperoleh dengan:

Tafsiran Hasil

Keluaran FFT milik FFT berisi bilangan kompleks yang mewakili amplitudo dan informasi fase untuk setiap komponen frekuensi. Indeks sesuai dengan bin frekuensi, yang dapat dihitung sebagai:

[[FLT]]

Plot Plot spektrum magnitudo terhadap frekuensi ini membantu memvisualisasikan frekuensi dominan dalam sinyal.

Kekecualian Kesimpulan

Fungsi FFT milik GAVY SciPy memberikan cara yang mudah untuk menganalisis sinyal kompleks dalam domain frekuensi.Dengan menghasilkan sinyal dan menafsirkan output FFT, pengguna dapat mengekstrak informasi frekuensi yang berarti untuk berbagai aplikasi.