Ang Fourier Transform ay isang pamamaraang matematikal na ginagamit upang suriin ang mga madalas na bahagi ng mga hudyat. Kapag gumagana sa pamamagitan ng mga komplikadong signal, lalo na sa digital signal processing, ang mga kasangkapang tulad ng FFT foots ay nagbibigay ng mahusay na mga paraan upang maisagawa ang mga kalkulasyong ito. Ang artikulong ito ay naghaharap ng mga praktikal na halimbawa kung paano i-compite ang Fourier Transform ng mga komplikadong signal gamit ang SciPy.

Pangunahing Paggamit ng SciPy FFT

Ang aklatan ng SciPy ay nag-aalok ng module, na kinabibilangan ng na tungkulin. Ang tungkuling ito ay nag-eeempleo sa one-dimensional discrete Fourier Transform ng tunay o masalimuot na input data. Ito ay tamang-tama para sa bilis at maaaring humawak ng malalaking datasets nang mahusay.

Upang magsagawa ng isang Fourier Transform sa isang komplikadong signal, basta ipasa ang masalimuot na hanay sa na tungkulin. Ang output ay magiging isang masalimuot na hanay na kumakatawan sa frequency domain ng input signal.

Halimbawa: Mas Malaking Pagbabago ng Isang Masalimuot na Sinusoid

Isaalang - alang ang isang masalimuot na sinusoid na binubuo ng dalawang alon ng sine na may magkaibang frequency.

Una, lumikha ng hudyat:

Pahiran ngFT:

Ang magnitude spectrum ay maaaring makuha sa pamamagitan ng:

Pag - unawa sa mga Resulta

Ang FFT output ay naglalaman ng mga komplikadong numero na kumakatawan sa amplutude at phase na impormasyon para sa bawat frequency na sangkap. Ang index ay katumbas ng frequency bin, na maaaring kalkulahin bilang:

Ang pag - aalis ng magnitude spectrum sa mga frequency na ito ay tumutulong upang ilarawan sa isip ang nangingibabaw na frequency sa signal.

Pagsasaayos

Ang tungkulin ng SciPy's FFT ay nagbibigay ng isang tuwirang paraan upang suriin ang mga komplikadong signal sa frequency domain. sa pamamagitan ng paglikha ng mga signal at pag-interpret ng output ng FFT, ang mga gumagamit ay maaaring kumuha ng makabuluhang impormasyong frequency para sa iba't ibang aplikasyon.