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fft滤波算法的作用,Python利用FFT进行简单滤波的实现_python

互联网 2020-10-30 14:53:15
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今天小编就为大家分享一篇Python利用FFT进行简单滤波的实现,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

1、流程

大体流程如下,无论图像、声音、ADC数据都是如下流程:

(1)将原信号进行FFT;

(2)将进行FFT得到的数据去掉需要滤波的频率;

(3)进行FFT逆变换得到信号数据;

2、算法仿真

2.1 生成数据:

#采样点选择1400个,因为设置的信号频率分量最高为600Hz,根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍,所以这里设置采样频率为1400Hz(即一秒内有1400个采样点)x=np.linspace(0,1,1400)#设置需要采样的信号,频率分量有180,390和600y=2*np.sin(2*np.pi*180*x) + 3*np.sin(2*np.pi*390*x)+4*np.sin(2*np.pi*600*x)

2.2 对生成的数据进行FFT变换

yy=fft(y) #快速傅里叶变换yf=abs(fft(y))# 取模yf1=abs(fft(y))/((len(x)/2))#归一化处理yf2 = yf1[range(int(len(x)/2))] #由于对称性,只取一半区间

2.3显示转换结果:

显示原始FFT模值:

#混合波的FFT(双边频率范围)plt.figure(2)plt.plot(xf,yf,'r') #显示原始信号的FFT模值plt.title('FFT of Mixed wave(two sides frequency range)',fontsize=7,color='#7A378B') #注意这里的颜色可以查询颜色代码表

Python利用FFT进行简单滤波的实现

显示原始FFT归一化后的模值:

#混合波的FFT(归一化)plt.figure(3)plt.plot(xf1,yf1,'g')plt.title('FFT of Mixed wave(normalization)',fontsize=9,color='r')

Python利用FFT进行简单滤波的实现

由于对称,只取一半区间进行显示

plt.figure(4)plt.plot(xf2,yf2,'b')plt.title('FFT of Mixed wave)',fontsize=10,color='#F08080')

Python利用FFT进行简单滤波的实现

3、利用FFT进行滤波

例如将频率为600HZ的噪声滤掉,这里直接将该频段的数据置零:

yy=fft(y) #快速傅里叶变换yreal = yy.real# 获取实数部分yimag = yy.imag# 获取虚数部分test_y =yyfor i in range(len(yy)):if i =500:test_y[i]=0

对置零后的数据进行逆变换:

test = np.fft.ifft(test_y) #对变换后的结果应用ifft函数,应该可以近似地还原初始信号。

对还原的数据进行FFT变换的结果:

Python利用FFT进行简单滤波的实现

滤波后的数据和原数据相对比:

蓝色的为原数据,橙色的为滤波后的数据

Python利用FFT进行简单滤波的实现

假设将400Hz和600Hz的信号都滤掉得到的信号图像如下:

Python利用FFT进行简单滤波的实现

4、对随机噪声进行滤波

源码:

noise_size = 1400noise_array = np.random.normal(0, 2, noise_size)adc_value=[]for i in range(noise_size):adc_value.append(0) y= np.array(adc_value) + noise_arrayyy=fft(y) #快速傅里叶变换yf=abs(fft(y))# 取模yf1=abs(fft(y))/((len(y)/2))#归一化处理yf2 = yf1[range(int(len(y)/2))] #由于对称性,只取一半区间#混合波的FFT(双边频率范围)xf = np.arange(len(y)) plt.figure(1)plt.plot(xf,yf,'r') #显示原始信号的FFT模值plt.title('FFT of Mixed wave(two sides frequency range)',fontsize=7,color='#7A378B') #注意这里的颜色可以查询颜色代码表yy=fft(y) #快速傅里叶变换yreal = yy.real# 获取实数部分yimag = yy.imag# 获取虚数部分test_y =yyfor i in range(len(yy)):if i =200:test_y[i]=0test = np.fft.ifft(test_y) #对变换后的结果应用ifft函数,应该可以近似地还原初始信号。y=testyy=fft(y) #快速傅里叶变换yf=abs(fft(y))# 取模yf1=abs(fft(y))/((len(y)/2))#归一化处理yf2 = yf1[range(int(len(y)/2))] #由于对称性,只取一半区间#混合波的FFT(双边频率范围)xf = np.arange(len(y)) plt.figure(2)plt.plot(xf,yf,'r') #显示原始信号的FFT模值plt.title('FFT of Mixed wave(two sides frequency range)',fontsize=7,color='#7A378B') #注意这里的颜色可以查询颜色代码表

运行结果:

原数据频谱图:

Python利用FFT进行简单滤波的实现

滤波后的频谱图:

Python利用FFT进行简单滤波的实现

滤波后(蓝色线)与原数据(红色线)对比:

Python利用FFT进行简单滤波的实现

以上这篇Python利用FFT进行简单滤波的实现就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

本文标题: Python利用FFT进行简单滤波的实现本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/301517.html
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