如何从fft函数获取频率轴？

这是一个例子。

首先创建一个具有预定采样间隔的正弦波。我们将结合两个频率为20和40的正弦波。请记住，如果时间间隔较大，则高频可能会混叠。

#import the necessary packagesfrom scipy import fftpackimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# sampling freq in herts 20Hz, and 40Hzfreq_sampling1 = 10freq_sampling2 = 20amplitude1 = 2 # amplitude of first sine waveamplitude2 = 4 # amplitude of second sine wavetime = np.linspace(0, 6, 500, endpoint=True) # time range with total samples of 500 from 0 to 6 with time interval equals 6/500y = amplitude1*np.sin(2*np.pi*freq_sampling1*time) + amplitude2*np.sin(2*np.pi*freq_sampling2*time)plt.figure(figsize=(10, 4))plt.plot(time,y, 'k', lw=0.8)plt.xlim(0,6)plt.show()

注意图中的两个正弦波是叠加的。与频率一。10和振幅2，另一个具有频率。20和振幅4。

# apply fft functionyf = fftpack.fft(y, time.size)amp = np.abs(yf) # get amplitude spectrum freq = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*(6/500)), time.size//2) # get freq axis# plot the amp spectrumplt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(freq, (2/amp.size)*amp[0:amp.size//2])plt.show()

注意，在幅度频谱中，两个频率被恢复，而在其他频率处，幅度为零。振幅值也分别为2和4。

您可以改为使用 tom10*

fftpack.fftfreq

yf = fftpack.fft(y, time.size)amp = np.abs(yf) # get amplitude spectrum freq = fftpack.fftfreq(time.size, 6/500)plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(freq[0:freq.size//2], (2/amp.size)*amp[0:amp.size//2])plt.show()

我们只画了振幅谱的正部分

[0:amp.size//2]