用 python 实现FFT，绘制频谱图_python 频谱图

用 python 实现FFT，绘制频谱图

关键词 ：fft , scipy 库, fftshift ，单边谱，双边谱，频谱泄露

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前言

之前都是在matlab上实现FFT，现在因为需要，在python上进行实现，在此做一个记录。

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代码

直接上代码

import numpy as np
from scipy.fftpack import fft,fftshift
import matplotlib.pyplot as plt


N = 1024                        # 采样点数
sample_freq=120                 # 采样频率 120 Hz, 大于两倍的最高频率
sample_interval=1/sample_freq   # 采样间隔
signal_len=N*sample_interval    # 信号长度
t=np.arange(0,signal_len,sample_interval)

signal = 5 + 2 * np.sin(2 * np.pi * 20 * t) + 3 * np.sin(2 * np.pi * 30 * t) + 4 * np.sin(2 * np.pi * 40 * t)  # 采集的信号

fft_data = fft(signal)

# 在python的计算方式中，fft结果的直接取模和真实信号的幅值不一样。
# 对于非直流量的频率，直接取模幅值会扩大N/2倍， 所以需要除了N乘以2。
# 对于直流量的频率(0Hz)，直接取模幅值会扩大N倍，所以需要除了N。
fft_amp0 = np.array(np.abs(fft_data)/N*2)   # 用于计算双边谱
fft_amp0[0]=0.5*fft_amp0[0]
N_2 = int(N/2)
fft_amp1 = fft_amp0[0:N_2]  # 单边谱
fft_amp0_shift = fftshift(fft_amp0)    # 使用fftshift将信号的零频移动到中间

# 计算频谱的频率轴
list0 = np.array(range(0, N))
list1 = np.array(range(0, int(N/2)))
list0_shift = np.array(range(0, N))
freq0 = sample_freq*list0/N        # 双边谱的频率轴
freq1 = sample_freq*list1/N        # 单边谱的频率轴
freq0_shift=sample_freq*list0_shift/N-sample_freq/2  # 零频移动后的频率轴

# 绘制结果
plt.figure()
# 原信号
plt.subplot(221)
plt.plot(t, signal)
plt.title(' Original signal')
plt.xlabel('t (s)')
plt.ylabel(' Amplitude ')
# 双边谱
plt.subplot(222)
plt.plot(freq0, fft_amp0)
plt.title(' spectrum two-sided')
plt.ylim(0, 6)
plt.xlabel('frequency  (Hz)')
plt.ylabel(' Amplitude ')
# 单边谱
plt.subplot(223)
plt.plot(freq1, fft_amp1)
plt.title(' spectrum single-sided')
plt.ylim(0, 6)
plt.xlabel('frequency  (Hz)')
plt.ylabel(' Amplitude ')
# 移动零频后的双边谱
plt.subplot(224)
plt.plot(freq0_shift, fft_amp0_shift)
plt.title(' spectrum two-sided shifted')
plt.xlabel('frequency  (Hz)')
plt.ylabel(' Amplitude ')
plt.ylim(0, 6)

plt.show()

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结果

分别绘制了原信号，双边谱，单边谱和移动零频后的谱

总结和讨论

1. 概要：设定的原信号的频率分量分别有 直流量(0Hz，幅值为5)，20Hz (幅值为2)，30Hz(幅值为3)，40Hz(幅值为4)，采样点数N为1024，采样频率Fs为120Hz
2. 计算可知, 频率分辨率为$\frac{120}{1024}$, 信号长度L=$\frac{N}{Fs}=\frac{1024}{120}$
3. 关于频谱泄露的考虑:
   20Hz ，30Hz，40Hz 分量对应的周期为$\frac{1}{20}$(s),$\frac{1}{30}$(s),$\frac{1}{40}$(s),信号长度L($\frac{1024}{120}$)能被30Hz对应的周期($\frac{1}{30}$)整除，因此，频谱图上30Hz对应的幅值都是准确的，但是信号长度L不能被20Hz和40Hz对应的周期整除，出现了频谱泄露，因此幅值则略有偏差。从图上也可以看到，20Hz和40Hz对应的峰的底部有一定的宽度。

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