如何在python中提取特定频率的峰值

我想知道信号中特定频率下有多少能量。我用FFT得到频谱，频率步长由信号的长度决定

例如，我的光谱看起来如下：

我想得到特定频率下的频谱峰值，-0.08。然而，光谱的离散化仅给出-0.0729和-0.0833处的峰值

有没有办法改变频谱以确保在我想要的频率上有一个数据点？还是一种不必使用fft就可以得到值的方法

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多谢各位

如果你有离散数据，但需要一个连续变量的输出，你就需要某种插值函数。对于请求值样式，我建议使用Scipy interp1d（）。我相信这是达到预期效果的最快方法。

当你进行DFT（或任何傅里叶变换）时，你实际做的是测量你的信号有多少与特定频率的正弦“相交”。这是通过将信号的乘积与任意频率的波的复共轭求和来实现的。从技术上讲，这被称为内积，它是点积的推广，用于测量信号与另一信号的“接近程度”。因此，如果你只对一个频率感兴趣，不要考虑整个DFT，只要看一个你想要的

我不确定你的单位是什么，所以我假设你想要f0=-0.08赫兹的峰值（如果你的单位是其他单位，比如标准化为采样频率，那么你需要考虑）。这对应于复指数exp（2*pi*j*f0*t）。因为您正在采样，所以t是离散的，因此

t=n/fs

，其中fs是采样频率（以Hz为单位）

DFT有不同的定义；我很确定numpy的对应于我上面所说的。指数中的额外负数是因为它是复数共轭

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注意，w实际上不太可能是周期性的。如果样本数量足够大，这并不重要。一个好的启发方法是至少10个周期。

非常感谢，这正是我想要的！你是对的，不需要在这里测量整个频谱。测量你的信号有多少与特定频率的正弦“相交”——直到现在我终于知道了，离学校5年了

# assuming you're using numpy arrays
w = exp(-2*pi*1j*f0*arange(len(signal))/fs)
peak = abs(sum(signal*w))