相关疑难解决方法(0)

我可以访问numpy和scipy,并希望创建一个简单的数据集FFT.我有两个列表,一个是y值,另一个是y值的时间戳.

将这些列表提供给scipy或numpy方法并绘制结果FFT的最简单方法是什么？

我查了一些示例,但它们都依赖于创建一组具有一定数量的数据点和频率等的假数据,并没有真正展示如何使用一组数据和相应的时间戳来实现它.

我尝试过以下示例:

from scipy.fftpack import fft
# Number of samplepoints
N = 600
# sample spacing
T = 1.0 / 800.0
x = np.linspace(0.0, N*T, N)
y = np.sin(50.0 * 2.0*np.pi*x) + 0.5*np.sin(80.0 * 2.0*np.pi*x)
yf = fft(y)
xf = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*T), N/2)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(xf, 2.0/N * np.abs(yf[0:N/2]))
plt.grid()
plt.show()

但是当我将fft的参数更改为我的数据集并绘制它时,我得到了非常奇怪的结果,看起来频率的缩放可能会关闭.我不确定.

这是我试图FFT的数据的pastebin

http://pastebin.com/0WhjjMkb http://pastebin.com/ksM4FvZS

当我在整个事情上做一个fft时,它只有一个零的巨大尖峰而没有别的

这是我的代码:

## Perform FFT WITH SCIPY
signalFFT = fft(yInterp)

## Get Power Spectral Density
signalPSD = np.abs(signalFFT) ** 2

## …

考虑一个函数f(t),我如何计算连续的Fouriertransform g(w)并绘制它(使用numpy和matplotlib)？

如果不存在傅里叶积分的解析解,则出现这个或反问题(g(w)给出,f(t)未知的图).

我有一个样本间隔（时间）不均匀的数据。我怎样才能找到信号的 FFT 并绘制它。