python fft 예제

python fft 예제

앞의 예제에서는 레이더에서 FFT를 사용한 중 하나만 보여 준다. 이동(Doppler) 측정 및 표적 인식과 같은 많은 다른 것들이 있습니다. FFT는 널리 퍼져 있으며 MRI에서 통계에 이르기까지 모든 곳에서 볼 수 있습니다. 이 장에서 설명하는 기본 기술로, 당신은 그것을 사용하기 위해 잘 갖추어져 있어야합니다! 아래 예제에서는 두 개의 복잡한 지수의 FFT를 플로팅합니다. 비대칭 스펙트럼을 기록합니다. 6 컴퓨터 과학에서 알고리즘의 계산 비용은 종종 “Big O” 표기법의 표현값으로 표현됩니다. 표기법을 통해 알고리즘의 실행 시간이 증가하는 요소로 확장하는 방법을 알 수 있습니다. 알고리즘이 (N)인 경우 입력 요소 수에 따라 실행 시간이 선형적으로 증가합니다(예: 정렬되지 않은 목록에서 지정된 값을 검색하는 것은 (N)입니다. 버블 정렬은 O(N2) 알고리즘의 예입니다. 수행되는 작업의 정확한 수는 가설적으로 입력 요소 의 수에 따라 계산 비용이 사분이하게 증가한다는 것을 의미할 수 있습니다. 이 예제에서는 scipy.fftpack.fft(), scipy.fftpack.fftfreq() 및 scipy.fftpack.ifft()를 보여 줍니다. 그것은 매우 최적이 아닌 기본 필터를 구현하고 사용하지 않아야합니다.

이 방정식은 또한 레이더의 범위 해상도를 정의합니다: 대상은 두 개 이상의 범위 저장소로 구분되는 경우에만 구별할 수 있습니다. 초-우리가 그 기간을 호출 하는 시간의 길이). 우리는 자연스럽게 주파수를 시간과 연관짓지만 공간에도 동일하게 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 직물 패턴의 사진은 높은 공간 주파수를 나타내지만 하늘이나 다른 매끄러운 물체는 공간 주파수가 낮습니다. 7 이상적으로는 기존 알고리즘을 다시 구현하고 싶지 는 않지만 가능한 최상의 실행 속도를 얻기 위해 필요할 때가 있으며 파이썬을 C로 컴파일하는 Cython 및 Python 코드의 적시 컴파일을 수행하는 Numba와 같은 도구가 필요합니다. 인생을 훨씬 쉽게 (그리고 더 빨리!). GPL 라이선스 소프트웨어를 사용할 수 있는 경우 더 빠른 FFT를 위해 PyFFTW를 사용하는 것이 좋습니다. 이 예에서 실제 입력에는 hermitian, 즉 실제 부분에서 대칭및 가상 부분에서 대칭을 나타내는 FFT가 있습니다. 다음 예제를 참조하십시오. 8 우리는 독자가 N 홀수의 상황을 그림으로 그릴 수있는 연습으로 둡니다. 이 장에서는 모든 예제에서 짝수 순서의 DDFT를 사용합니다.

아래 예제에서는 다른 형식 및 정규화에 대한 DCT와 IDCT 간의 관계를 보여 주며 있습니다. 원래 함수 x(t)가 샘플링 주파수의 절반 이하로 주파수가 제한되는 경우(소위 나이퀴스트 주파수) 역 DFT에 의해 생성된 샘플 값 간의 보간은 일반적으로 x(t)의 충실한 재구성을 제공합니다.