ftthon中未知频率的生物信号的fft

Question

我正在试图制作一个软件，以便我可以使用它来分析我在文件中的数据。我没有关于捕获数据的采样率的信息。有没有办法找到我的信号的频率，因为我可以利用我的信号的采样率？我尝试编写代码来查找频率为100 Hz的正弦波的FFT，但是当绘制我的信号的fft时，信号的频率与fft轴上的频率不匹配。以下是供您参考的完整代码。

from scipy import * 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from Tkinter import * 
import tkFileDialog 

class FFTGUI(object): 
    def __init__(self, master): 
     self.master = master 
     self.layout_init(self.master) 

    def layout_init(self, master): 
     self.master = master 
     self.title_label = Label(self.master, text="SIGNAL ANALYSER", font="-weight bold") 
     self.title_label.grid(row=0, column=0, columnspan=2) 

     self.load_data_file_label = Label(self.master, text="LOAD DATA: ") 
     self.load_data_file_label.grid(row=1, column=0) 

     self.load_data_file_button = Button(self.master, text="LOAD",command = self.askopenfilename) 
     self.load_data_file_button.grid(row=1, column=1) 

     self.no_sample_label = Label(self.master, text="ENTER THE NUMBER OF SAMPLE POINTS: ") 
     self.no_sample_label.grid(row=2, column=0) 

     self.no_sample_entry = Entry(self.master, text="Enter Sample") 
     self.no_sample_entry.grid(row=2, column=1) 

     self.sample_spacing_label = Label(self.master, text="ENTER THE SAMPLING SPACE (s):") 
     self.sample_spacing_label.grid(row=3, column=0) 

     self.sample_spacing_entry = Entry(self.master, text="ENTER SPACE") 
     self.sample_spacing_entry.grid(row=3, column=1) 

     self.plot_graph_button = Button(self.master, text="PLOT", command = self.fft_data_plot) 
     self.plot_graph_button.grid(row=4, columnspan =2) 

    def askopenfilename(self): 
     # get filename 
     self.filename = tkFileDialog.askopenfilename() 
     # open file on your own 
     #~ print self.filename 
     if self.filename: 
      return open(self.filename, 'r') 

    def selectfile(self): 
     self.file = tkFileDialog.askopenfilename(parent=root,mode='rb',title='Choose a file') 
     if self.file != None: 
      self.f= np.loadtxt(file, delimiter='\t', skiprows=0, unpack=True) 
      #~ print type(f) 
      return f 

    def fft_data_plot(self): 
     N = int(self.no_sample_entry.get()) 
     SAMPLE_SPACE_T = int(self.sample_spacing_entry.get()) 
     T = 1.0/SAMPLE_SPACE_T 
     lines = [line.rstrip('\n') for line in open(self.filename)] 
     lines = [float(i) for i in lines] 

     #~ print lines 
     yf = fft(lines) 
     yf_power = np.abs(yf)**2 
     energy_yf = 0 

     for i in range(N/2): 
      energy_yf += yf_power[i] 
     #~ print energy_yf 

     energy_nor_yf = [] 
     for i in range(N/2): 
      temp_energy_nor_yf = (yf_power[i]/energy_yf)*100 
      energy_nor_yf.append(temp_energy_nor_yf) 
     #~ print energy_nor_yf 


     plt.subplot(3,1,1) 
     plt.plot(lines) 

     plt.subplot(3,1,2) 
     plt.plot(np.abs(yf)) 
     plt.ylim([0,100]) 
     plt.xlim([0,N/2]) 
     plt.subplot(3,1,3) 
     plt.plot(energy_nor_yf) 
     plt.ylim([0, max(energy_nor_yf)]) 
     plt.show() 



root = Tk() 
FFTGUI(root) 
root.mainloop() 

我试图加载和分析该文件可以在这里找到：http://www.filedropper.com/cosine100hz 此文件是我在Excel和余弦波产生的数据生成一个文本文件，以便添加了一个简单的余弦波它可以被绘制和分析。不幸的是，我似乎不知道问题是什么，为什么我没有获得所需的频率。我很感谢你的帮助。谢谢

Answer 1

我知道从纯样本获得频率的唯一方法是知道信号中存在的某些频率（例如，EEG数据中的电网频率假象）。

[编辑]

由于在你的信号中的已知频率，可能会发现采样比（或更确切地说采样间隔）。如果您使用numpy.fft.fft()（我认为scipy.fft()方法是它的别名），您可以使用numpy.fft.fftfreq()获取各个组件的频率。

numpy.fft.fftfreq(n, d=1.)的第一个参数是采样数量，而第二个参数（d）是采样间隔（1/f）。您需要找到合适的d。