Python numpy fft.rfftfreq用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.fft.rfftfreq 的用法。

用法:

fft.rfftfreq(n, d=1.0)

返回离散傅里叶变换采样频率(用于 rfft、irfft)。

返回的浮点数组 f 包含频率 bin 中心，以每单位样本间隔的周期为单位(开头为零)。例如，如果样本间隔以秒为单位，则频率单位为周期/秒。

给定窗口长度 n 和样本间距 d：

f = [0, 1, ...,     n/2-1,     n/2] / (d*n)   if n is even
f = [0, 1, ..., (n-1)/2-1, (n-1)/2] / (d*n)   if n is odd

与 fftfreq 不同(但与 scipy.fftpack.rfftfreq 类似)，奈奎斯特频率分量被认为是正的。

参数：

n： int

窗口长度。

d： 标量，可选

采样间隔(采样率的倒数)。默认为 1。

返回：

f： ndarray

包含采样频率的长度为 n//2 + 1 的数组。

例子：

>>> signal = np.array([-2, 8, 6, 4, 1, 0, 3, 5, -3, 4], dtype=float)
>>> fourier = np.fft.rfft(signal)
>>> n = signal.size
>>> sample_rate = 100
>>> freq = np.fft.fftfreq(n, d=1./sample_rate)
>>> freq
array([  0.,  10.,  20., ..., -30., -20., -10.])
>>> freq = np.fft.rfftfreq(n, d=1./sample_rate)
>>> freq
array([  0.,  10.,  20.,  30.,  40.,  50.])