FFT (Fast Fourier Transform, 快速傅里叶变换) 是离散傅里叶变换的快速算法,也是数字信号处理技术中经常会提到的一个概念.用快速傅里叶变换能将时域的数字信号转换为频域信号,转换为频域信号后我们可以很方便地分析出信号的频率成分.
由于波形的前后不是连续的,出现波形跳变,而跳变处有着非常广泛的频谱,所以呢FFT的结果中出现了频谱泄漏.
为了减小FFT所截取的数据段前后的跳变,可以对数据先乘以一个窗函数,使得其前后数据能平滑过渡.常用的hanning窗函数的定义如下：
当数字信号的频率随时间变化时,我们称之为扫频信号.以频率随时间线性变化的扫频信号为例,其数学形式如下：
它的时域波形,频率响应和相位响应如下图所示：
以扫频信号为例,当我们要探究FFT中的能量守恒时,我们要回归到信号最初的形式：
首先我们先来了解一下计算平均数的IPO模式.
输入：待输入计算平均数的数.
处理：平均数算法
输出：平均数
明白了程序的IPO模式之后,我们打开本地的python的IDE
第二步,初始化sum总和的值.注意,这是编码的好习惯,在定义一个变量的时候,给一个初始值.
第三步,循环输入要计算平均数的数,并计算总和sum的值.
最后,计算出平均数,并输出,利用"总和/数量"的公式计算出平均数.
①Numpy库
是Python开源的数值计算扩展工具,提供了Python对多维数组的支持,能够支持高级的维度数组与矩阵运算.此外,针对数组运算也提供了大量的数学函数库,Numpy是大部分Python科学计算的基础,具有很多功能.
是一个基于Numpy的数据分析包,为了解决数据分析任务而创建的.Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法,使用户能快速便捷地处理数据.
是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具,提供了很多高层封装的函数,帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形,从而避免了许多额外的参数配置问题.
①.、Numpy库简介
在Python中很多高级库都是基本Numpy科学库去做的.之前如果用Python对数据进行操作,需要一行一行或者一个一个数据的去进行操作.而在Numpy中,则是封装了一系列矩阵的操作：首先把数据转换成一系列矩阵的格式,然后再对矩阵进行操作.这样既高效,也省时.Numpy封装了一系列的函数函数,方便我们去操作矩阵.Numpy中一行代码就顶Python中十几行的代码.
在Pandas 是基于Numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas
纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一.
Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等.
以上就是土嘎嘎小编为大家整理的python科学计算函数相关主题介绍,如果您觉得小编更新的文章只要能对粉丝们有用,就是我们最大的鼓励和动力,不要忘记讲本站分享给您身边的朋友哦！！