快速傅里叶变换fft: 本项目是一个使用傅里叶变换对信号进行去噪的Python脚本。通过生成一个由不同正弦波和余弦波组成的混合信号，并对该信号进行傅里叶变换分析。脚本利用振幅谱对信号进行去噪处理，包括去除低振幅噪声和高频噪声，并展示原始振幅谱和去噪后的振幅谱进行对比。

forked from mynameisi/快速傅里叶变换fft

加入 Gitee

与超过 1200万开发者一起发现、参与优秀开源项目，私有仓库也完全免费：）

该仓库未声明开源许可证文件（LICENSE），使用请关注具体项目描述及其代码上游依赖。

克隆/下载

update README.md. 47bb477

快速傅里叶变换.ipynb

Loading...

README

# 项目描述

- 本项目是一个使用傅里叶变换对信号进行去噪的Python JupyterNotebook文件。
- 通过生成一个由不同正弦波和余弦波组成的混合信号，并对该信号进行傅里叶变换分析。脚本利用振幅谱对信号进行去噪处理，包括去除低振幅噪声和高频噪声，并展示原始振幅谱和去噪后的振幅谱进行对比。

## 项目运行效果截图
![输入图片说明](fft.png)

## 功能
- 生成混合信号：由不同频率的正弦波和余弦波组成的混合信号。
- 傅里叶变换：计算信号的傅里叶系数和振幅谱。
- 信号去噪：通过设置阈值对振幅谱进行去噪处理，去除低振幅噪声和高频噪声。
- 可视化展示：绘制原始振幅谱和去噪后的振幅谱进行对比。

## 依赖
- Python 3.x
- NumPy
- Matplotlib

## 使用
1. 下载或克隆项目代码到本地。
2. 运行Jupyter Notebook文件
3. 查看并分析输出的振幅谱图像。

## 注意
- 选择合适的阈值进行去噪处理是关键，阈值的选取可以根据实际信号的特点进行调整
- 由于傅里叶变换是对信号的整体进行分析，因此去噪处理可能会影响信号中的某些有效成分。在实际应用中需要谨慎选择处理方法

本项目是一个使用傅里叶变换对信号进行去噪的Python脚本。通过生成一个由不同正弦波和余弦波组成的混合信号，并对该信号进行傅里叶变换分析。脚本利用振幅谱对信号进行去噪处理，包括去除低振幅噪声和高频噪声，并展示原始振幅谱和去噪后的振幅谱进行对比。

取消

暂无发行版

马建仓 AI 助手

尝试更多

代码解读

代码找茬

代码优化

1

https://gitee.com/Red-Velvet/fft.git

git@gitee.com:Red-Velvet/fft.git

Red-Velvet

fft

快速傅里叶变换fft

master