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样本频率（与 rfft、irfft 配合使用）。

返回的浮点数组f 包含样本间距单位上的频率仓位中心（起始值为零）。例如，如果样本间距为秒，则频率单位为循环/秒。

给定窗口长度n 和样本间距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

不同于fftfreq(但与scipy.fftpack.rfftfreq 相似)，奈奎斯特频率分量被认为是正数。

参数:

nint: 窗口长度。
d标量，可选: 样本间距（采样率的倒数）。默认为 1。
xparray_namespace，可选: 返回数组的命名空间。默认值为无，NumPy 在默认情况下使用。
设备设备，可选: 返回数组的设备。仅在xp.fft.rfftfreq实现设备参数时有效。

返回值:

fndarray: 包含样本频率的长度为n//2 + 1的数组。

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.])