scipy.fft.

rfftfreq#

scipy.fft.rfftfreq(n, d=1.0, *, xp=None, device=None)[Quelle]#

Gibt die Abtastfrequenzen der diskreten Fourier-Transformation zurück (für die Verwendung mit rfft, irfft).

Das zurückgegebene Float-Array f enthält die Mitten der Frequenzbänder in Zyklen pro Einheit des Abtastabstands (mit Null am Anfang). Wenn der Abtastabstand beispielsweise in Sekunden angegeben ist, dann ist die Frequenzeinheit Zyklen/Sekunde.

Gegeben eine Fensterlänge n und ein Abtastabstand d

f = [0, 1, ...,     n/2-1,     n/2] / (d*n)   if n is even
f = [0, 1, ..., (n-1)/2-1, (n-1)/2] / (d*n)   if n is odd

Im Gegensatz zu fftfreq (aber wie scipy.fftpack.rfftfreq) wird die Nyquist-Frequenzkomponente als positiv betrachtet.

Parameter:

nint: Fensterlänge.
dSkalar, optional: Abtastabstand (Kehrwert der Abtastrate). Standardwert ist 1.
xparray_namespace, optional: Der Namensraum für das Rückgabe-Array. Standard ist None, wobei NumPy verwendet wird.
deviceGerät, optional: Das Gerät für das Rückgabe-Array. Nur gültig, wenn xp.fft.rfftfreq den Geräteparameter implementiert.

Rückgabe:

fndarray: Array der Länge n//2 + 1, das die Abtastfrequenzen enthält.

Beispiele

>>> import numpy as np
>>> import scipy.fft
>>> signal = np.array([-2, 8, 6, 4, 1, 0, 3, 5, -3, 4], dtype=float)
>>> fourier = scipy.fft.rfft(signal)
>>> n = signal.size
>>> sample_rate = 100
>>> freq = scipy.fft.fftfreq(n, d=1./sample_rate)
>>> freq
array([  0.,  10.,  20., ..., -30., -20., -10.])
>>> freq = scipy.fft.rfftfreq(n, d=1./sample_rate)
>>> freq
array([  0.,  10.,  20.,  30.,  40.,  50.])