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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

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バンドパスフィルタを作りたいが、ifft後が不可解です。

hayate_

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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2019/10/08 09:06

2500個の数字データ(波形)を
①fft
②不要な周波数を0とする(20~50Hzのみ残す)
③逆fft
の順に行おうと考えていますが、
逆フーリエ変換した際に一部の時間におけるデータしか現れません(3枚目の図の赤線)。

プログラミング初心者でおかしな質問になっているかもしれません。
解決方法を教えていただきたいです。
よろしくおねがいします。

画像の説明
3枚目の青線:元の2500個のデータ(元波形)、
1枚目:   元データをfftしたもの、
2枚目:   不要な周波数をカットしたもの、
3枚目の赤線:ifft後のデータ(得たい波形)、
です。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import scipy.fftpack as sfft from scipy import fftpack lineNo1=[-0.35111009,-0.35812924,-0.35293082,......#2500個の数字がならびます] # 時系列のサンプルデータ作成 n = 2500 # データ数 dt = 0.002 # サンプリング間隔 t = np.arange(0, n*dt, dt) # FFT 処理と周波数スケールの作成 yf = fftpack.fft(lineNo1)/(n/2) freq = fftpack.fftfreq(n, dt) # フィルタ処理 fs1 = 20 fs2 = 50 yf[(freq < fs1)] = 0 yf[(freq > fs2)] = 0 # 逆 FFT 処理 y2 = np.real(fftpack.ifft(yf)*n) # プロット plt.figure(1) plt.subplot(211) plt.plot(freq[1:n//2], np.abs(yf[1:n//2])) plt.ylabel("Amplitude") plt.axis("tight") plt.subplot(212) plt.plot(freq[1:n//2], np.abs(yf2[1:n//2])) plt.xlabel("Frequency [Hz]") plt.ylabel("Amplitude") plt.axis("tight") plt.figure(2) plt.plot(t, lineNo1, "b", label="original") plt.plot(t, y2, "r", linewidth=2, label="filtered") plt.axis("tight") plt.legend(loc="upper right") plt.xlabel("Time [s]") plt.ylabel("Amplitude")

3枚目の画像の青線が元の2500個のデータ、3枚目の赤線がifft後のデータ、1枚目が元データをfftしたもの、2枚目が不要な周波数をカットしたもの、です。

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