引言

这里有一份csv文档，文档的第一列是时间序列，第二列是信号序列，对信号进行傅里叶变换。为了不失真地恢复模拟信号，采样频率应该不小于模拟信号频谱中最高频率的2倍，fs≥2fmax

import numpy as np from scipy.fftpack import fft import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 显示负号 us1 = np.loadtxt("file1.csv", delimiter=",", dtype="float") _x1 = us1[:, 0] - us1[0, 0] #时间序列，以秒为单位 _y1 = us1[:, 1] #信号序列 x = _x1 y = _y1 fft_y = fft(y) N = x.shape[0] x = np.linspace(0, x.shape[0]/x[-1], x.shape[0]) half_x = x[range(int(N / 2))] abs_y = np.abs(fft_y) angle_y = np.angle(fft_y) normalization_y = abs_y / N normalization_half_y = normalization_y[range(int(N / 2))] plt.figure(figsize=(40, 18), dpi=80) plt.semilogx(half_x[:int(len(half_x))], normalization_half_y[:int(len(half_x))], 'blue') font2 = {'family': 'Times New Roman', 'weight': 'normal', 'size': 18, 'color': 'red'} plt.title('Unilateral amplitude spectrum (normalized)', font2) plt.xlabel('Frequency/Hz', font2) plt.ylabel('Frequency component size', font2) plt.savefig('c.jpg') plt.show()

傅里叶变换结果如下图所示：

批量处理

import numpy as np from scipy.fftpack import fft import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pylab import mpl zhfont = mpl.font_manager.FontProperties(fname='C:\\Windows\\Fonts\\simsun.ttc') fontcn = {'fontproperties': zhfont, 'size': 30, 'color': 'red'} mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 显示负号 for i in range(2, 5): plt.figure(figsize=(30, 15), dpi=100) a = 'Tek00'+str(i) us1 = np.loadtxt(a+".csv", delimiter=",", dtype="float") _x1 = us1[:, 0] - us1[0, 0] #时间序列，以秒为单位 _y1 = us1[:, 1] #信号序列 x = _x1 y = _y1 fft_y = fft(y) N = x.shape[0] x = np.linspace(0, x.shape[0]/x[-1], x.shape[0]) half_x = x[range(int(N / 2))] abs_y = np.abs(fft_y) angle_y = np.angle(fft_y) normalization_y = abs_y / N normalization_half_y = normalization_y[range(int(N / 2))] plt.subplot(1, 2, 1) plt.title(a+'.csv的原始数据', fontcn) plt.plot(_x1, _y1) font2 = {'family': 'Times New Roman', 'weight': 'normal', 'size': 30, 'color': 'red'} plt.ylim([-0.6, 0.6]) plt.tick_params(labelsize=30) plt.xlabel('时间/S', fontcn) plt.ylabel('电压/V', fontcn) plt.subplot(1, 2, 2) plt.title(a + '.csv的傅里叶变换', fontcn) plt.semilogx(half_x[:int(len(half_x))], normalization_half_y[:int(len(half_x))], 'blue') plt.tick_params(labelsize=30) plt.ylim([0, 0.004]) plt.xlabel('频率/Hz', fontcn) plt.ylabel('归一化频率分量', fontcn) plt.savefig(a+'.png', dpi=300)