Python FFT：查找并切断信号中的噪声50Hz

我有噪声（周期为1.8s的峰值，每个周期2048个箱子），我想计算频率并删除50Hz。我很确定我要找的频率是50Hz，因为我是通过使用

originlab

找到的

当我尝试在python中执行相同操作时，平均峰值约为47Hz。我正在寻找教程和示例，但结果仍然是一样的

import numpy as np
from scipy.fftpack import fft
from scipy.fftpack import fftfreq
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.loadtxt('3.dat', comments="#")
t = data[:, 0]
y = data[:, 2]
len_data = len(data)
bins = 2048
plt.figure(figsize=(7, 9))
plt.subplot(211)
plt.plot(t, y, 'b-')
plt.xlabel("time[sec]")
plt.ylabel("original signal")
plt.subplot(212)
F = fft(y)
freq = fftfreq(len(t), (t[1] - t[0]))
ipos = np.where(freq > 0)
freqs = freq[ipos]
mags = np.abs(F[ipos])
plt.plot(freqs, mags, 'b-')
plt.xlabel("freq")
plt.ylabel("POWER")
plt.savefig('stoc.png')
plt.show()

有人能帮我修一下吗

我必须恢复关于切断噪音的问题。当我减去频率时，信号振幅显著降低。这是正确的吗

data = np.loadtxt('3.dat', comments="#")
t = data[:, 0]
phase = data[:, 1]
y = data[:, 2]
pulse_no = data[:, 3]
len_data = len(data)
bins = 2048
ti = np.linspace(t[0], t[-1], len_data)
yi = np.interp(ti, t, y)
t, y = ti, yi

plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.subplot(511)
plt.plot(t, y, 'b-')
plt.xlabel("time[sec]")
plt.ylabel("original signal")
plt.subplot(512)
F = fft(y)
N = len(t)
w = fftfreq(N, (t[1] - t[0]))
ipos = np.where(w > 0)
freq = w[ipos]
mags = abs(F[ipos])
plt.plot(freq, mags)
ip = np.where(F > 0)[0]
Fs = np.copy(F)
yf = ifft(Fs)
ip = np.where(F > 0)[0]
Ff = np.copy(F)
Ff[ip > ip[[(181)]]] = 0
Ff[ip < ip[[(175)]]] = 0
magsf = abs(Ff[ipos])
plt.plot(freq, magsf, 'r-')
plt.subplot(513)
Fr = mags - magsf
plt.plot(freq, Fr)
plt.subplot(514)
yf = ifft(Ff)
yr = ifft(Fr)
plt.plot(t, yf)
plt.subplot(515)
flux = y - np.real(yf)
plt.plot(t, flux)
plt.plot(t, y)
plt.show()

data=np.loadtxt（'3.dat'，comments=“#”）
t=数据[：，0]
阶段=数据[：，1]
y=数据[：，2]
脉冲号=数据[：，3]
len_data=len（数据）
垃圾箱=2048
ti=np.linspace（t[0]，t[-1]，len_数据）
yi=np.interp（ti，t，y）
t、 y=ti，yi
plt.图（figsize=（10,10））
plt.子地块（511）
plt.绘图（t，y，'b-'）
plt.xlabel（“时间[秒]”）
plt.ylabel（“原始信号”）
plt.子地块（512）
F=fft（y）
N=长度（t）
w=fftfreq（N，（t[1]-t[0]））
ipos=np.其中（w>0）
频率=w[IPO]
mags=abs（F[IPO]）
plt.绘图（频率、磁场）
ip=np，其中（F>0）[0]
Fs=np.copy（F）
yf=ifft（Fs）
ip=np，其中（F>0）[0]
Ff=np.副本（F）
Ff[ip>ip[[（181）]]=0
Ff[ip

您的问题似乎是您的时间网格不是均匀分布的：

In [83]: d = np.diff(data[:,0])

In [84]: d
Out[84]: 
array([ 0.0006144 ,  0.0006144 ,  0.00049152, ...,  0.0006144 ,
        0.0006144 ,  0.00049152])

如果我将这些值插值到时间上的恒定间距：

data = np.loadtxt('3.dat', comments="#")
t = data[:, 0]
y = data[:, 2]
len_data = len(data)

ti = np.linspace(t[0], t[-1], len_data)
yi = np.interp(ti, t, y)
t, y = ti, yi

峰值为50 Hz：

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你知道FFT产生的频率单元的粒度吗？现在我想把它切掉。我基于这个网站的代码[链接]（）斜体。