पाइथन

Question

में पावरिंग पावर स्पेक्ट्रम मेरे पास 301 मानों के साथ एक सरणी है, जिसे 301 फ्रेम के साथ मूवी क्लिप से एकत्र किया गया था। इसका मतलब 1 फ्रेम से 1 मान है। फिल्म क्लिप 30 एफपीएस पर चल रहा है, इसलिए वास्तव में 10 सेकंड लंबा

अब मैं इस "सिग्नल" (दाएं एक्सिस के साथ) का पावर स्पेक्ट्रम प्राप्त करना चाहता हूं। मैंने कोशिश की:

X = fft(S_[:,2]); 
pl.plot(abs(X)) 
pl.show() 

मैं भी करने की कोशिश की:

X = fft(S_[:,2]); 
pl.plot(abs(X)**2) 
pl.show() 

हालांकि मुझे नहीं लगता कि यह असली स्पेक्ट्रम है।

संकेत:

स्पेक्ट्रम:

शक्ति स्पेक्ट्रम:

किसी को भी इस के साथ कुछ मदद दे सकते हैं? मैं Hz में एक साजिश रखना चाहता हूं।

Answer 1

Numpy एक सुविधा समारोह, np.fft.fftfreq आवृत्तियों FFT घटकों के साथ जुड़े गणना करने के लिए है:

from __future__ import division 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

data = np.random.rand(301) - 0.5 
ps = np.abs(np.fft.fft(data))**2 

time_step = 1/30 
freqs = np.fft.fftfreq(data.size, time_step) 
idx = np.argsort(freqs) 

plt.plot(freqs[idx], ps[idx]) 

ध्यान दें कि सबसे बड़ा आवृत्ति आप अपने मामले में देखते हैं 30 हर्ट्ज नहीं है, लेकिन

In [7]: max(freqs) 
Out[7]: 14.950166112956811 

आप कभी भी बिजली स्पेक्ट्रम में नमूना आवृत्ति नहीं देखते हैं। यदि आपके पास नमूने की संख्या भी थी, तो आप अपने मामले में Nyquist frequency, 15 हर्ट्ज तक पहुंच गए होंगे (हालांकि numpy ने इसे -15 के रूप में गणना की होगी)।

Answer 2

numpy fft पेज http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.fft.html से:

जब इनपुट एक एक समय डोमेन संकेत और एक = fft (क), np.abs (ए) इसके आयाम स्पेक्ट्रम और np.abs है (ए) ** 2 इसकी शक्ति स्पेक्ट्रम है। चरण स्पेक्ट्रम np.angle (ए) द्वारा प्राप्त किया जाता है।

Answer 3

यदि दर नमूना दर (एचजे) है, तो np.linspace(0, rate/2, n) एफएफटी में प्रत्येक बिंदु की आवृत्ति सरणी है। आप rfft का उपयोग अपने डेटा में fft गणना करने के लिए कर सकते हैं वास्तविक मूल्यों है:

import numpy as np 
import pylab as pl 
rate = 30.0 
t = np.arange(0, 10, 1/rate) 
x = np.sin(2*np.pi*4*t) + np.sin(2*np.pi*7*t) + np.random.randn(len(t))*0.2 
p = 20*np.log10(np.abs(np.fft.rfft(x))) 
f = np.linspace(0, rate/2, len(p)) 
plot(f, p) 

संकेत एक्स 4Hz & 7HZ पाप लहर में शामिल है, इसलिए वहाँ 4Hz & 7HZ में दो चोटियों कर रहे हैं।

Answer 4

चूंकि एफएफटी इसके केंद्र पर सममित है, आधे मान पर्याप्त हैं।

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

fs = 30.0 
t = np.arange(0,10,1/fs) 
x = np.cos(2*np.pi*10*t) 

xF = np.fft.fft(x) 
N = len(xF) 
xF = xF[0:N/2] 
fr = np.linspace(0,fs/2,N/2) 

plt.ion() 
plt.plot(fr,abs(xF)**2)