Khi làm việc với các tín hiệu phức tạp, đặc biệt là trong xử lý tín hiệu kỹ thuật số, các công cụ như hàm FFT của SciPy cung cấp các cách hiệu quả để thực hiện các phép tính này. Bài này đưa ra những ví dụ thực tế về cách tính toán biến đổi bốn chiều phức tạp bằng tiếng SciPy.

Dùng cơ bản của SciPy FFT

Thư viện SciPy cung cấp mô- đun [FLT: 0], bao gồm chức năng [FLT:]. Chức năng này tính toán biến đổi một chiều của dữ liệu nhập thực hay phức tạp. Nó được tối ưu hoá cho tốc độ và có thể xử lý các bộ dữ liệu lớn có hiệu quả.

Để thực hiện một biến bốn trên một tín hiệu phức tạp, đơn giản chỉ cần truyền một dãy phức tạp đến chức năng . Kết quả sẽ là một mảng phức tạp đại diện miền tần số của tín hiệu nhập.

Ví dụ: Biến hình hình bốn chiều

Hãy xem xét một hình sin phức tạp gồm hai sóng sin với tần số khác nhau, phát ra tín hiệu này và áp dụng FFT cho thấy các thành phần tần số của nó.

Trước tiên, tạo ra tín hiệu:

Áp dụng FFT:

quang phổ lớn có thể được thu thập bằng:

Giải nghĩa kết quả

Kết xuất FFT chứa số phức tạp đại diện độ lớn và thông tin giai đoạn cho mỗi thành phần tần số. Chỉ mục tương ứng với thùng tần số, mà có thể tính là:

Vẽ các phổ với tần số này giúp hình dung tần số chi tiết trong tín hiệu.

Kết luận

Hàm FFT của SciP cung cấp một cách đơn giản để phân tích các tín hiệu phức tạp trong vùng tần số. Bằng cách tạo ra các tín hiệu và giải thích kết xuất FFT, người dùng có thể lấy thông tin tần số có ý nghĩa cho nhiều ứng dụng khác nhau.