python实现FFT（快速傅里叶变换）

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#傅立叶分析

于 2021-04-08 16:15:53 首次发布

本文详细介绍了如何使用Python通过scipy库实现FFT，并提供了一个自定义的myfft函数，用于计算正弦信号的频率和幅值，包括频率坐标生成和相位角计算。适合初学者理解和实践傅里叶变换的基本应用。

python实现FFT（快速傅里叶变换）

简单定义一个FFT函数，以后的使用中可以直接幅值粘贴使用。

首先生成了一个频率为1、振幅为1的正弦函数：

然后计算该信号的频率和幅值，得到计算结果如下：
在这里插入图片描述
其中计算相位角我使用的较少，为了提高计算效率一般是注释掉了，不在意这点效率的话可以保留。

# 所使用到的库函数
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fft import fft

# 简单定义一个FFT函数
def myfft(x,t):
    fft_x = fft(x)                                            #  fft计算
    amp_x = abs(fft_x)/len