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這篇文章將為大家詳細講解有關python中怎么使用scipy.fftpack模塊計算快速傅里葉變換，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
Python是一種編程語言，內置了許多有效的工具，Python幾乎無所不能，該語言通俗易懂、容易入門、功能強大，在許多領域中都有廣泛的應用，例如最熱門的大數據分析，人工智能，Web開發等。
在編程中，快速傅里葉變換是工程中非常有價值的一類算法，它可以將時域和頻域的信號相互轉化，而在python中SciPy提供fftpack模塊，可讓用戶計算快速傅立葉變換，本文介紹python中使用scipy.fftpack模塊計算快速傅里葉變換的過程。
1、使用scipy.fftpack.fftfreq()函數將生成取樣頻率
因為功率結果是對稱的，僅僅需要使用譜的正值部分來找出頻率：
In [48]: pidxs = np.where(sample_freq > 0) In [49]: freqs = sample_freq[pidxs] In [50]: power = np.abs(sig_fft)[pidxs]
2、使用scipy.fftpack.fft()將計算快速傅里葉變換
>>> a = np.arange(1,5) >>> a array([1, 2, 3, 4]) >>> b = fft(a) >>> b array([ 10.+0.j, -2.+2.j, -2.+0.j, -2.-2.j]) >>> b[1] (-2+2j) >>> b[1].real-2.0 >>> b[1].imag2.0
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