python计算频率_如何计算给定波的频率和时间

据我所见，你的代码基本上是好的，但是缺少一些细节。我认为你的问题主要是解释。因此，模拟数据现在是最好看的，下面是一个示例，其中包含我在注释中建议的模拟数据(我添加了关于重要行的注释，以及##用于更改)：import numpy as np

import scipy as sy

import scipy.fftpack as syfp

import pylab as pyl

dt = 0.02071

t = dt*np.arange(100000) ## time at the same spacing of your data

u = np.sin(2*np.pi*t*.01) ## Note freq=0.01 Hz

# Do FFT analysis of array

FFT = sy.fft(u)

# Getting the related frequencies

freqs = syfp.fftfreq(len(u), dt) ## added dt, so x-axis is in meaningful units

# Create subplot windows and show plot

pyl.subplot(211)

pyl.plot(t, u)

pyl.xlabel('Time')

pyl.ylabel('Amplitude')

pyl.subplot(212)

pyl.plot(freqs, sy.log10(abs(FFT)), '.') ## it's important to have the abs here

pyl.xlim(-.05, .05) ## zoom into see what's going on at the peak

pyl.show()

如您所见，有两个峰值，在+和-输入频率(.01赫兹)，如预期。

编辑：

我不明白为什么这种方法不适用于OP的数据，我也看了一眼。问题是采样时间不是均匀分布的。这是时间的柱状图(代码如下)。

因此，样本之间的时间在短时间和长时间之间大致平均分配。我在这里快速寻找了一个模式，没有什么明显的。

要进行FFT，需要均匀分布的时间样本，所以我插值得到以下结果：

这是合理的(直流偏移，主峰和小谐波)。代码如下：data = np.loadtxt("data.dat", usecols=(0,1))

t = data[:,0]

u = data[:,1]

tdiff = t[1:]-t[:-1]

plt.hist(tdiff)

new_times = np.linspace(min(t), max(t), len(t))

new_data = np.interp(new_times, t, u)

t, u = new_times, new_data

FFT = sy.fft(u)

freqs = syfp.fftfreq(len(u), dt)

# then plot as above

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