Python 信号处理
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SciPy 提供了该scipy.fftpack模块,但后来他们更新了他们的实现并将其移到了scipy.fft模块中。
SciPy 的快速傅立叶变换 (FFT)实现包含更多功能,并且比 NumPy 的实现更可能修复错误。如果有选择,您应该使用 SciPy 实现。
NumPy 维护了 FFT 实现以实现向后兼容性,尽管作者认为像傅立叶变换这样的功能最好放在 SciPy 中。
Fourier Transform:Fourier 分析是研究如何将数学函数分解为一系列更简单的三角函数的领域。傅立叶变换是该领域的一种工具,用于将函数分解为其分量频率。傅立叶变换是一种工具,可让您获取信号并查看其中每个频率的功率。
看看这句话中的重要术语:
一个信号是随时间变化的信息。例如,音频、视频和电压轨迹都是信号的例子。
甲频率是某物重复的速度。例如,时钟以一赫兹 (Hz) 的频率滴答,或每秒重复一次。在这种情况下,功率仅表示每个频率的强度。
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