如何从Fourier transformation
中提取filtered signal
的values
?Asifft
返回一个复数,很难进行进一步计算
我的python代码:
import numpy as np
# Create a simple signal with two frequencies
dt = 0.001
t = np.arange(0,1,dt)
f = np.sin(2*np.pi*50*t) + np.sin(2*np.pi*120*t) # Sum of 2 frequencies
f_clean = f
noise = 2.5*np.random.randn(len(t))
f = f + noise # Add some noise
## Compute the Fast Fourier Transform (FFT)
n = len(t)
fhat = np.fft.fft(f,n) # Compute the FFT
PSD = fhat * np.conj(fhat) / n # Power spectrum (power per freq)
freq = (1/(dt*n)) * np.arange(n) # Create x-axis of frequencies in Hz
L = np.arange(1,np.floor(n/2),dtype='int') # Only plot the first half of freqs
## Use the PSD to filter out noise
indices = PSD > 100 # Find all freqs with large power
PSDclean = PSD * indices # Zero out all others
fhat = indices * fhat # Zero out small Fourier coeffs. in Y
ffilt = np.fft.ifft(fhat) # Inverse FFT for filtered time signal
这里ffilt
是返回complex number
的滤波信号。我想用这个信号进行数学计算,但不确定提取值的过程
下面您可以看到如何从复数中获取实值,特别是复数的实部和虚部,以及复数的大小
您可以对整个阵列执行上述操作
我不知道你下一步的计算结果是什么,但你可能想使用震级(abs)
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