本文说说自己对 Python 序列类型和函数参数类型的理解。注意：内容基于 Python 3.6序列类型（Sequence Type）我们先来看个例子>>> x, y, z = [1, 2, 3]
>>> x
1
>>> y
2
>>> z
3复制代码上面的操作叫做「多重赋值」，其实，只要是「序列类型」的，都可以有这种操作。序
FFT是快速傅里叶变换，是离散傅里叶变换的快速算法。我们想要利用FFT计算频率或者观察频谱特性，离不开DFT的定义和性质。先简单介绍三个名词。 f 是实际物理频率，表示AD采集物理模拟信号的频率，Fs就是采样频率，根据奈奎斯特采样定理可以知道，Fs必须≥信号最高频率的2倍才能避免产生频谱混叠，也就是说用Fs做采样频率，信号的最高频率为Fs/2。 Ω称为模拟频率。ω称为数字频率。二者的关系ω = Ω
1、数据准备 之前的博客中已经对mnist数据集进行过介绍，这里我们直接将保存好的图片拿过来处理。数据分成了训练集（60000张共10类）和测试集（共10000张10类），将每个类别放在一个单独的文件夹里。并且将所有的图片，都生成了txt列表清单（train.txt和test.txt)。为节约时间，这里直接下载denny分享的
# Python对时间序列做FFT变换教程
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在Python中对时间序列进行FFT（快速傅里叶变换）变换。FFT是一种用于信号处理和频谱分析的重要技术，能够将一个信号从时域转换到频域。
## 整体流程
以下是实现"Python对时间序列做FFT变换"的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入相关库 |
|
先上代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fs=10
ts=1/fs
t=np.arange(-5,5,ts)#生成时间序列，采样间隔0.1s
k=np.arange(t.size)#DFT的自变量
N=t.size#DFT的点数量
x=np.zeros_like(t)#生成一个与t相同结构，内容为0的np.arr
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2023-08-18 16:08:51
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一：FFT变换fft变换其实就是快速离散傅里叶变换，傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。 和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算
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2023-08-20 23:29:45
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图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去，空间域中用x,y来表示空间坐标，频域由u,v来表示频率，二维离散傅立叶变换的公式如下：在python中，numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数，函数是fft2，输入一张灰度图，输出经过二维离散傅立叶变换后的结果，但是具体实现并不是直接用上述公式，而是用快速傅立叶变换。结果需要通过使用abs求绝对值才可以进行可视
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2023-07-17 21:17:17
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1、流程大体流程如下，无论图像、声音、ADC数据都是如下流程： （1）将原信号进行FFT; （2）将进行FFT得到的数据去掉需要滤波的频率； （3）进行FFT逆变换得到信号数据；2、算法仿真2.1 生成数据：#采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600Hz，根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍，所以这里设置采样频率为1400Hz（即一秒内有1400个采样点）
x=np.linsp
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2023-06-16 10:05:30
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目录 1、输出和输入函数2、常用的类型转换函数3、序列中的常用函数4、列表中的常用函数5、元组中的常用函数6、字符串中的常用函数7、字典中的常用函数8、集合中的常用函数9、列表、元组、字典和集合的区别1、输出和输入函数python的内置函数print()input()2、常用的类型转换函数int(x)float(x)str(x)repr(x) 将x转换为表达式字符串chr(x)ord(x
? 平时工作中每天都在和时间序列打交道，对时间序列分析进行研究是有必要的? 分享和交流一些自己的在时序处理方面的心得，提供一些思路? 介绍时序的发展情况，以及目前业界常用的方法? 代码希望能模板化，能直接复制过去使用时序方法发展时间序列特征series = trend + seasons + dependence+ error趋势时间序列的趋势分量表示该序列均值的持续的、长期的变化Df['ma20
python中，一般在涉及到列表排序时，都用内置的sort()方法或者全局的sorted()方法，区别如下：1、sort()方法只能用于列表排序，不能用于字符串，字典等其他可迭代序列；sorted()方法可以用于所有的可迭代序列；2、sort()方法是在原列表基础上进行排序，返回None，会破坏原始列表结构；sorted()方法是返回一个排序后的新序列，对原始列表无影响；#sort()排序
>
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2023-08-20 21:18:14
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对于通信和信号领域的同学来说，傅里叶变换、信号采样定理一定不陌生。本文主要对傅里叶变换中涉及的时频关系对应进行说明，并仿真了FFT。主要分为三个部分：1.时域信号仿真由于计算机只能计算离散的数值，所以即使我们在仿真时域信号的时候，也是离散时域下的信号。可以理解为对时域采样过后的信号。采样频率为fs,采样间隔即时域间隔即时域分辨率为dt=1/fs。故t不是连续的，它是有最小间隔的，是dt。产生时域t
刚刚开始使用numpy软件包并以简单的任务启动它来计算输入信号的FFT.这是代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Some constants
L = 128
p = 2
X = 20
x = np.arange(-X/2,X/2,X/L)
fft_x = np.linspace(0,128,128, True)
fwhl =
原创
2023-08-04 17:26:37
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1. 快速傅里叶变换（FFT） 原始二维傅里叶变换公式：np工具箱中有fft2函数可以对图像做二维快速傅里叶变换（不断分解成更小的、更容易的小蝶形变换替换大变换），但是要让输出的频谱图更有视觉效果，需要把四个角的中心点移动到矩阵中心，并做对数变换代码：import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
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2023-08-26 12:21:22
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在做超分辨重建任务时，需要对重建图像做出评价，主要是人眼感官上的评价。这就需要我们从空域和频域两个方面对图像进行评价。下面给给出python实现的结果，并给出相应的代码。图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去，空间域中用x,y来表示空间坐标，频域由u,v来表示频率，二维离散傅立叶变换的公式如下： &nb
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2023-08-18 16:08:43
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刚刚开始使用numpy软件包并以简单的任务启动它来计算输入信号的FFT.这是代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Some constants
L = 128
p = 2
X = 20
x = np.arange(-X/2,X/2,X/L)
fft_x = np.linspace(0,128,128, True)
fwhl =
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2023-10-29 21:20:21
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目录前言快速傅里叶变换之numpyopenCV中的傅里叶变换np.zeros数组cv2.dft()和cv2.idft()DFT的性能优化cv2.getOptimalDFTSize()覆盖法填充0函数cv2.copyMakeBorder填充0时间对比 前言在学习本篇博客之前需要参考 快速傅里叶变换之numpypython的numpy中的fft()函数可以进行快速傅里叶变换，import cv2
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2023-07-20 23:08:04
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一 FFT的使用方法在matlab中常用的FFT函数有以下几种方式：（详细的使用说明可以百度matlab官网中FFT函数的介绍） X=FFT(x)； X=FFT(x，N)；x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 二 下面直接使用案例对FFT函数进行介绍案例一：x=1*sin(2*pi*15*t)+4*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。
fft()函数简单到发指，一般使用时就两个参数fft(nparray,n),n还可以缺省。上代码：import numpy as np
from scipy.fftpack import fft,ifft
fft_y=fft(y)
print(fft_y)执行结果：[180444.84 -0.j -1764.15187386-6325.24578909j
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2023-08-07 21:27:22
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文章目录FFT运算应用时的要点FFT运算前数据长度周期情况采样频率数据补零FFT运算中FFT运算后幅值频率相位基于Python的通用化FFT计算函数附录：术语参考相干采样和非相干采样分贝dB的定义 本文记录了如何使用scipy提供的FFT函数，实现快速傅里叶变换的实际例程。关于FFT的基本理论，在正文中不会特别介绍，可以根据读者要求，针对特别的知识点在附录中加以说明，本文重点在于介绍如何解决实际
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2023-07-11 14:57:55
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