Derivación de Fourier de valores discretos en Python

1. ¿Cómo se encuentra la transformación discreta de Fourier??
2. Cómo hacer transformación discreta de Fourier en Python?
3. ¿Qué hace FFT en Python??

¿Cómo se encuentra la transformación discreta de Fourier??

La fórmula DFT para x k x_k xk es simplemente que x k = x ⋅ v k, x_k = x \ cdot v_k, xk = x⋅vk, donde x x x es el vector (x 0, x 1, ..., x n - 1) .

Cómo hacer transformación discreta de Fourier en Python?

% Parámetros de análisis: M = 31; % Longitud de la ventana n = 64; % De longitud de FFT (factor de relleno cero cerca de 2) % de parámetros de señal: wxt = 2*pi/4; % Frecuencia sinusoide (rad/muestra) a = 1; % Amplitud sinusoide Phix = 0; % Fase sinusoide % Calcula la señal x: n = [0: n-1]; % índices de tiempo para sinusoide y fft x = a*exp (j*wxt*n+phix); ...

¿Qué hace FFT en Python??

La transformación rápida de Fourier (FFT) es un algoritmo para calcular la transformación discreta de Fourier (DFT), mientras que el DFT es la transformación en sí misma. Otra distinción que verás hecha en el scipy. La biblioteca FFT está entre diferentes tipos de entrada. fft () acepta entrada de valor complejo, y rfft () acepta entrada de valor real.