这篇文章将为大家详细讲解有关python中怎么使用scipy.fftpack模块计算快速傅里叶变换，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。
在编程中，快速傅里叶变换是工程中非常有价值的一类算法，它可以将时域和频域的信号相互转化，而在python中SciPy提供fftpack模块，可让用户计算快速傅立叶变换，本文介绍python中使用scipy.fftpack模块计算快速傅里叶变换的过程。
1、使用scipy.fftpack.fftfreq()函数将生成取样频率
因为功率结果是对称的，仅仅需要使用谱的正值部分来找出频率：
In [48]: pidxs = np.where(sample_freq > 0) In [49]: freqs = sample_freq[pidxs] In [50]: power = np.abs(sig_fft)[pidxs]
2、使用scipy.fftpack.fft()将计算快速傅里叶变换
>>> a = np.arange(1,5) >>> a array([1, 2, 3, 4]) >>> b = fft(a) >>> b array([ 10.+0.j, -2.+2.j, -2.+0.j, -2.-2.j]) >>> b[1] (-2+2j) >>> b[1].real-2.0 >>> b[1].imag2.0
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