numpy.fft.rfftfreq#

fft.rfftfreq(n, d=1.0, device=None)[源代码]#

返回离散傅里叶变换的采样频率（用于 rfft, irfft）。

返回的浮点数数组 f 包含每个频率分量的中心值，单位是每采样间隔周数（起始处为零）。例如，如果采样间隔是以秒为单位，那么频率单位就是周/秒。

给定窗口长度 n 和采样间隔 d

f = [0, 1, ...,     n/2-1,     n/2] / (d*n)   if n is even
f = [0, 1, ..., (n-1)/2-1, (n-1)/2] / (d*n)   if n is odd

与 fftfreq 不同（但与 scipy.fftpack.rfftfreq 相同），奈奎斯特频率分量被认为是正的。

参数:

nint: 窗口长度。
d标量，可选: 采样间隔（采样率的倒数）。默认为 1。
devicestr，可选: 创建的数组所在的设备。默认为 None。仅用于 Array-API 互操作性，因此如果传递，必须是 "cpu"。

版本 2.0.0 中新增。

返回:

fndarray: 长度为 n//2 + 1 的数组，包含采样频率。

示例

>>> import numpy as np
>>> signal = np.array([-2, 8, 6, 4, 1, 0, 3, 5, -3, 4], dtype=float)
>>> fourier = np.fft.rfft(signal)
>>> n = signal.size
>>> sample_rate = 100
>>> freq = np.fft.fftfreq(n, d=1./sample_rate)
>>> freq
array([  0.,  10.,  20., ..., -30., -20., -10.])
>>> freq = np.fft.rfftfreq(n, d=1./sample_rate)
>>> freq
array([  0.,  10.,  20.,  30.,  40.,  50.])