将Numpy数组转换为正弦波信号进行傅里叶分析

Question

我有一个很长的表格数据，相对于时间的简单峰值幅度测量，即间隔 1 分钟的一维数组索引。

>>> a = np.array([5, 7, -6, 9, 0, 1, 15, -2, 8]) 
#array is of length of many thousands readings taken on interval of 1 minute. 
#The index represents 1-minute interval.  

如何将此 NumPy 数组转换为“信号”，以便在 NumPy

numpy.fft

或任何其他库中对其执行 FFT？

Answer 1

您可以使用 np.fft.fft 执行 FFT :

import numpy as np

a = np.array([5, 7, -6, 9, 0, 1, 15, -2, 8]) 

a_fft = np.fft.fft(a)

输出：

array([ 37.         +0.j        ,   2.1617886 +10.12019119j,
         3.88830807 -3.48605171j,  25.         -1.73205081j,
       -27.05009668 +1.98221437j, -27.05009668 -1.98221437j,
        25.         +1.73205081j,   3.88830807 +3.48605171j,
         2.1617886 -10.12019119j])