一月 17, 2014
» FFT in Python

想知道一段訊號的頻譜,實務上我們會運用數位訊號處理,對這段訊號抽樣,得到一段時間序列;並計算時間序列的離散傅立葉轉換(Discrete Fourier transform, DFT)。然後據以估算出離散時間傅立葉轉換(Discrete-time Fourier transform, DTFT),最後再視需要,將頻域橫軸由離散時間的數位頻率(Ωk = ωkTs = 2π fk/Fs)換算回連續時間的訊號頻率(fk)。 張智星老師的 on-line book《音訊處理與辨識》〈離散傅立葉轉換〉這個章節,有許多運用快速傅立葉轉換(Fast Fourier transform, FFT)的教學, FFT 其實就是 DFT 的快速算法。張老師是以 Matlab 作為程式範例;經實際嘗試,我發現可以很容易轉成 Python code ,以下就看看執行結果截圖: 其程式如下:

七月 4, 2009
» Analyze the Sunspots

上次以 Python 搭配 matplotlib 改寫張智星老師傅立葉轉換教學例子。後來逛到 Anders Andreasen 的專文,裡面有個分析太陽黑子活動週期的例子,相同的例子竟然也出現在 Mathworks 展示 Matlab FFT 用法的網頁上。既然大家那麼愛用太陽黑子,我也來攪和攪和,再次以 Python 搭配 matplotlib 改寫: <!--DOCUMENT_FRAGMENT--> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66

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