scipy.fft.

rfftfreq#

scipy.fft.rfftfreq(n, d=1.0, *, xp=None, device=None)[源代码]#

返回离散傅里叶变换的采样频率（用于 rfft, irfft）。

返回的浮点数组 f 包含以采样间隔单位的周期数表示的频率仓中心（从零开始）。例如，如果采样间隔以秒为单位，则频率单位为周期/秒。

给定窗口长度 n 和采样间隔 d

f = [0, 1, ...,     n/2-1,     n/2] / (d*n)   if n is even
f = [0, 1, ..., (n-1)/2-1, (n-1)/2] / (d*n)   if n is odd

与 fftfreq 不同（但与 scipy.fftpack.rfftfreq 类似），奈奎斯特频率分量被认为是正的。

参数:

nint: 窗口长度。
d标量，可选: 采样间隔（采样率的倒数）。默认为 1。
xparray_namespace, 可选: 返回数组的命名空间。默认为 None，使用 NumPy。
devicedevice, 可选: 返回数组的设备。仅当 xp.fft.rfftfreq 实现 device 参数时有效。

返回:

fndarray: 长度为 n//2 + 1 的数组，包含采样频率。

示例

>>> import numpy as np
>>> import scipy.fft
>>> signal = np.array([-2, 8, 6, 4, 1, 0, 3, 5, -3, 4], dtype=float)
>>> fourier = scipy.fft.rfft(signal)
>>> n = signal.size
>>> sample_rate = 100
>>> freq = scipy.fft.fftfreq(n, d=1./sample_rate)
>>> freq
array([  0.,  10.,  20., ..., -30., -20., -10.])
>>> freq = scipy.fft.rfftfreq(n, d=1./sample_rate)
>>> freq
array([  0.,  10.,  20.,  30.,  40.,  50.])