Python 如何应用FFT求信号的频率？

我目前正在做一个项目，在这个项目中，我记录了一部手机做周期性运动时加速器的大小，当我用python可视化它并使其平滑时，这是非常明显的。然而我试图通过编程获得信号的频率（mag），到目前为止，我所有的尝试都失败了。 数据存储在一个csv中，其中包括几列，但我提取了震级列，用低通滤波器平滑它，然后最后尝试在过滤后的震级数组上使用numpy的fft函数，但它没有给出预期的结果

以下是平滑后我的可视化幅度图像：

正如你们所看到的，它是周期性的，你们可以通过观察它来判断，但我不知道为什么FFT不能捕捉到它

我尝试了numpy包和scipy包中的FFT，它们都给出了相同的结果

data=genfromtxt（“data.csv”，dtype=float，delimiter='，，names=True）
y=数据['mag']
w=np.fft.fft（y）
freq=np.fft.fftfreq（len（w））

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我从

freq

数组中得到的输出，“最高”频率为0，我不理解。如果相关的话，我知道我从设备记录数据的采样率是20毫秒，我已经用原始数据和平滑数据尝试了FFT，但仍然没有成功。

您的信号有直流偏置。直流偏置与频率为0的余弦波相同（对于FFT）。该直流偏压似乎也大于信号中的周期性振幅变化。因此f=0是预期结果

你至少可以尝试两件事。您可以在频率bin 0之后的FFT结果幅值中查找下一个峰值。绘制FFT震级图，您可能会看到它。或者，您可以在执行FFT之前减去直流偏置（所有样本的平均值），这将删除频率为0的较大FFT结果

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请注意，FFT结果的bin center频率仅为FFT长度中的整数周期频率。如果实际频率不是其中之一，则必须进行插值。Sinc核插值是FFT结果数据的合适插值器。

频率，而不是频率。傅里叶变换会发现不止一个被涉及和叠加。单一频率为正弦或余弦。你的例子不是这样的。第零频率是一个常数；它应该是序列中最低的项。我认为在b/c中，你的信号有一个直流分量，它不是零。你能试着把信号和它自己卷积起来，以捕捉周期，如所示吗？移除DC组件是一个很好的提示。