幅值和相位(角度)的fft.fft()输出与设置的值不对应
我设置了一定幅度、频率和相位的正弦波，并尝试恢复幅度和相位： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 1000 # Sample points T = 1 / 800 # Spacing t = np.linspace(0.0, N*T, N) # Time frequency = np.f
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从CSD中寻找二维空间谱的正确方法
我尝试从上面的方程式实现空间谱(附后) 其中Kx，Ky是k空间中的网格点， C(w，r)-第i和第j个传感器之间的交叉谱密度(这里是大小为ns*ns>；no.传感器的数量)。 x，y是传感器之间的距离。(Kx，Ky的NK网格密度) 我寻找上述等式的合适的python实现。我有34个传感器，它们产生[row*column]=[n*34]大小的数据。首先，我在每个传感器的数据中找出了的交叉
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基于numpy.fft.fft的功率谱
我通过下面的代码绘制的数字只是零附近的峰值，无论我如何更改数据。我的数据只是一列，它记录了某种信号的每个定时点。time_step是我应该根据数据中两个邻接点的间隔定义的值吗？ data=np.loadtxt("timesequence",delimiter=",",usecols=(0,),unpack=True) ps = np.abs(np.fft.fft(data))**2 tim
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高斯核的FFT错误
我正在尝试生成高斯内核的FFT，以便在以后的过滤中使用。我的理解是，高斯核的FFT应该产生一个在视觉上与原始强度图像相似的量级。这是我得到的， 这里有一段应该会重现此图像的代码段。 import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt ksize = 50 ksize = ksiz
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将 FFT 计算卸载到嵌入式 GPU 是否值得?
我们正在考虑将应用程序从专用数字信号处理芯片移植到通用 x86 硬件上.该应用程序进行了大量的傅立叶变换，从简短的研究来看，FFT 似乎非常适合在 GPU 而不是 CPU 上进行计算.例如，此页面有一些使用 Core 2 Quad 和 GF 8800 GTX 的基准，显示使用 GPU 时计算时间减少了 10 倍: http://www.cv.nrao.edu/~pdemores/gpu/
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fortran 复杂到真正的 fftw 问题
我目前正在做一个需要实现傅立叶变换和逆变换的项目.我正在测试我从在线示例修改的程序；打印或写入命令通常用于调试目的: 程序 testit包括“fftw3.f"双复出！，在真实的参数(N=100)尺寸输入(N)，输出(N)整数*8 p,p2整数 i,j真正的 x真实的事实写(*，*)“数据中的东西"OPEN(UNIT=12, FILE="input.txt", ACTION="write", S
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fortran 中 COMPLEX 的存储是否保证为两个 REAL?
许多 FFT 算法利用复数存储在数组中的实部和虚部交替.通过创建一个 COMPLEX 数组并将其传递给 FFT 例程，是否可以保证它可以转换为具有交替实部和虚部的 REAL 数组(大小为两倍)? 子程序 fft (data, n, isign)维度数据(2*n)做 1 i=1,2*n,2数据(i) = ..数据(i+1) = ..1 继续返回结尾...复数 s(n)调用 fft (s, n,
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使用 JTransforms 库通过 FFT 计算自相关
我正在尝试使用以下代码计算时间序列中示例窗口的自相关性.我将 FFT 应用于该窗口，然后计算实部和虚部的大小并将虚部设置为零，最后对其进行逆变换以获得自相关: DoubleFFT_1D fft = new DoubleFFT_1D(magCnt);fft.realForward(magFFT);magFFT[0] = (magFFT[0] * magFFT[0]);for (int i = 1;
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如何找到信号周期(自相关与快速傅立叶变换与功率谱密度)?
假设想找出给定正弦波信号的周期.从我在线阅读的内容来看，这两种主要方法似乎采用傅立叶分析或自相关.我正在尝试使用 python 自动化该过程，我的用例是将这个概念应用于来自模拟物体绕恒星运行的位置(或速度或加速度)的时间序列的类似信号. 为了简单的例子，考虑 x = sin(t) for 0 ≤ t ≤ 10 pi. 将 numpy 导入为 np来自 scipy 导入信号将 matplot
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R中的快速傅里叶变换
我有一个数据集，其中包含动物在 12 个月内每小时访问的次数.我想使用快速傅立叶变换来检查周期性模式和周期性.过去，我为此使用过 Statistica；但是，我想使用 R 来绘制频谱密度与周期的关系图.有没有一种简单的方法可以在 R 中做到这一点?如果可能，我想确定 12 小时和 24 小时的活动高峰. 解决方案 你可以考虑以下函数. TSA 包中的periodogram 立即绘制周
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CUDA 设备到设备传输昂贵
我编写了一些代码来尝试交换二维矩阵的象限以用于 FFT，该矩阵存储在平面数组中. int leftover = W-dcW;T *温度；T *上半部分；cudaMalloc((void **)&temp, dcW * sizeof(T));//每行左右交换for(int i = 0; i
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CUFFT的计算性能
我在划分为多个 GPU 的块 (N*N/p) 上运行 CUFFT，我对计算性能有疑问.首先，关于我是如何做到的: 向每个 GPU 发送 N*N/p 个块 对 p 个 GPU 中的每一行进行批量 1-D FFT 将 N*N/p 个块返回主机 - 对整个数据集执行转置 同上步骤 1 同上第 2 步 Gflops = ( 1e-9 * 5 * N * N *lg(N*N) )/执行时
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显示在使用 Android 录制时不断更新的双倍(频率)
我正在构建一个使用 FFT 算法显示持续音符频率的 android 应用程序.我正在使用 Jtransform 方法.我目前的问题是我无法在屏幕上显示频率.以下代码是 fft 频率计算和应在文本框中显示频率的 AsynchTask import edu.emory.mathcs.jtransforms.fft.DoubleFFT_1D;公共类调优扩展 Activity 实现 OnClickLis
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使用 pytorch 验证卷积定理
基本上这个定理的公式如下: F(f*g) = F(f)xF(g) 我知道这个定理，但我只是无法使用 pytorch 重现结果. 以下是可重现的代码: 导入火炬导入 torch.nn.functional 作为 F# 计算 f*gf = 火炬.ones((1,1,5,5))g = torch.tensor(list(range(9))).view(1,1,3,3).float()
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Python:在傅立叶分析后设计时间序列滤波器
我有一个时间序列的 3 小时温度数据，我分析并找到了使用傅立叶分析的功率谱. data = np.genfromtxt('H:/RData/3hr_obs.txt',skip_header=3)步骤 = 数据[:,0]t = 数据[:,1]y = 数据[:,2]频率 = 0.125yps = np.abs(np.fft.fft(y))**2yfreqs = np.fft.fftfreq(y.si
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Python 中的可逆 STFT 和 ISTFT
是否有任何具有相应逆的短时傅立叶变换的通用形式转换内置到 SciPy 或 NumPy 或其他什么? matplotlib 中有 pyplot specgram 函数，它调用 ax.specgram()，它调用 mlab.specgram()，它调用_spectral_helper(): #检查 y 是否为 x 以便我们可以使用相同的函数来#实现psd()、csd()、spectrogram
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如何将两个 2D RFFT 数组 (FFTPACK) 相乘以与 NumPy 的 FFT 兼容?
我试图将用 fftpack_rfft2d()(SciPy 的 FFTPACK RFFT)转换的两个二维数组相乘，结果与我从 scipy_rfft2d() 得到的结果不兼容代码>(SciPy 的 FFT RFFT). 下图共享脚本的输出，显示: 两个输入数组的初始化值； 使用 scipy_rfft2d() 使用 SciPy 的 FFT 实现对 RFFT 进行变换后的两个数组，然后是使用
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提高 Python 中的 FFT 性能
Python 中最快的 FFT 实现是什么? numpy.fft 和 scipy.fftpack 似乎都基于 fftpack，而不是 FFTW.fftpack 和 FFTW 一样快吗?使用多线程 FFT 还是使用分布式 (MPI) FFT 怎么样? 解决方案 您当然可以使用 Cython 或其他允许您访问外部库的类似工具来包装您想要测试的任何 FFT 实现. 基于 GPU
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Python Scipy FFT wav 文件
我有一些 wav 文件.我想使用 SciPy FFT 来绘制这些 wav 文件的频谱.我该怎么做? 解决方案 Python 提供了几个 api 来相当快地做到这一点.我从 这个链接 下载了羊叫声 wav 文件.您可以将它保存在桌面上，然后在终端内 cd 那里.python 提示中的这些行应该足够了:(省略 >>>>) 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt从 scipy.
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Python/SciPy 的寻峰算法
我可以通过查找一阶导数的零交叉点或其他东西来自己编写一些东西，但这似乎是一个足够通用的函数，可以包含在标准库中.有人知道吗? 我的特定应用是二维数组，但通常用于查找 FFT 等中的峰值. 具体来说，在这类问题中，有多个强峰，然后是许多由噪声引起的较小的“峰"，应该忽略不计.这些只是例子；不是我的实际数据: 一维峰值: 二维峰值: 寻峰算法将找到这些峰的位置(不仅仅是它
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