Python 对几个特定频率进行fft和ifft

我有一个关于

fft

和

ifft

函数的问题

假设

A

是一个包含365天数据的数组：

fft_output = scipy.fftpack.fft(A)

它给出了与所有频率相关的系数。我只需要三个频率

（0，1/365，1/182）

。因此，我认为

fft\u输出[0]

和

fft\u输出[364]

，

fft\u输出[181]

将是我所需频率的正确选择

现在我想通过365天使用这三个频率来进行ifft。我不知道如何使用

ifft

函数来实现这一点

如果有人指导我，我将不胜感激

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提前谢谢

我不确定我是否正确理解了这个问题，但让我试一试：

首先，如果您只需要原始信号的几个分量的振幅，您可以单独计算它们。如果

A

是您的数据系列，并且您只想知道

k

th bin，您可以使用：

由于

k

的单位是周期/采样，因此与

k

第bin对应的频率由

k*F_s/len（A）

给出，其中

F_s

是信号

A

的采样频率（例如，Hz、m^-1等）

通过取指数的负数给出相应的IFFT箱：

x = np.sum(A*np.exp(1j*2*np.pi*k*np.arange(len(A))/len(A)))

接下来，假设您已使用上述第一个等式计算了三个箱子

x0

、

x181

和

x364

，如果您只想使用这些值重建原始信号，您可以执行以下操作：

F = np.zeros((365))
F[0] = x0
F[181] = x181
F[364] = x364
A2 = np.fft.ifft(F) # complex--you may wish to use np.abs(np.fft.ifft(F))

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最后，我使用以下代码来计算数据的年度周期。希望它给了我正确的答案

Amp = scipy.fftpack.fft(A)

F = np.zeros(365)

F = F.tolist()

F[0] = Amp[0]

F[1] = Amp[1]

F[364] = Amp[364]

ann_cycle = np.abs(np.fft.ifft(F))

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非常感谢。最后一部分很有帮助。我发现的另一件事是，为了选择一个特定的频率，在我的案例1/365中，我必须选择成对频率（正和负），除了零频率。这意味着我的情况是1和364。

Amp = scipy.fftpack.fft(A)

F = np.zeros(365)

F = F.tolist()

F[0] = Amp[0]

F[1] = Amp[1]

F[364] = Amp[364]

ann_cycle = np.abs(np.fft.ifft(F))