numpy.fft.rfftfreq#

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

返回离散傅里叶变换的采样频率（用于 rfft、irfft）。

返回的浮点数组 f 包含以样本间距单位为基础的频率箱中心（零位于起始位置）。例如，如果样本间距以秒为单位，则频率单位为每秒周期（cycles/second）。

给定窗口长度 n 和样本间距 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

不同于 fftfreq（但类似于 scipy.fftpack.rfftfreq），奈奎斯特频率分量被视为正的。

参数:

nint: 窗口长度。
d标量，可选: 样本间距（采样率的倒数）。默认值为 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=np.float64)
>>> 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.])