FFTのやりかた

FFTです

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fftpack import fft
import numpy as np
from math import pi

# 波形データ作成
Fs = 1000 # 分割数
t = np.arange(0, 1, 1 / Fs) # ０から１までをFs分割

# 周波数を定義
f1 = 10
f2 = 100
f3 = 300

# 波合成
x = 1.0* np.sin(2 * pi * f1 * t)
x += 2.0 * np.sin( 2 * pi * f2 * t)
x += 3.0 * np.sin( 2 * pi * f3 * t)

# 波形表示
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(t, x)
plt.title('Wave Signal');
plt.xlabel('Time t/s')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.grid('on')

# generate frequency axis
n = np.size(t)
fr = (Fs / 2) * np.linspace(0, 1, int(n / 2)) # int必要

# FFT 
X = fft(x)
X_m = (2 / n) * abs(X[0 : np.size(fr)])

# FFT可視化
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(fr,X_m); plt.title('Magnitude Spectrum')
plt.xlabel('Frequency(Hz)'); plt.ylabel('Magnitude')
plt.tight_layout()
plt.grid('on')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

from scipy.fftpack import fft

import numpy as np

from math import pi

# 波形データ作成

Fs = 1000 # 分割数

t = np.arange(0, 1, 1 / Fs) # ０から１までをFs分割

# 周波数を定義

f1 = 10

f2 = 100

f3 = 300

# 波合成

x = 1.0* np.sin(2 * pi * f1 * t)

x += 2.0 * np.sin( 2 * pi * f2 * t)

x += 3.0 * np.sin( 2 * pi * f3 * t)

# 波形表示

plt.figure(figsize=(10, 10))

plt.subplot(2, 1, 1)

plt.plot(t, x)

plt.title('Wave Signal');

plt.xlabel('Time t/s')

plt.ylabel('Amplitude')

plt.grid('on')

# generate frequency axis

n = np.size(t)

fr = (Fs / 2) * np.linspace(0, 1, int(n / 2)) # int必要

# FFT

X = fft(x)

X_m = (2 / n) * abs(X[0 : np.size(fr)])

# FFT可視化

plt.subplot(2, 1, 2)

plt.plot(fr,X_m); plt.title('Magnitude Spectrum')

plt.xlabel('Frequency(Hz)'); plt.ylabel('Magnitude')

plt.tight_layout()

plt.grid('on')

plt.show()

はい　以上

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Keita N

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