気温と湿度のデータを用いて高速フーリエ変換しようとしています。
ですが表示されるグラフが何か違う気がして、どこで間違っているのか指摘していただきたいです。

使用しているデータセットの中身。

過去2年分のデータ。１週間ごとに記録されているので104個のデータ（1年＝52週）がある。１列目が気温、２列目が湿度。

array([(19. , 40.), (18.8, 44.), (19. , 42.), (19.2, 44.), (22.3, 41.),
       (20.7, 45.), (20.8, 40.), (20.6, 45.), (19.5, 41.), (20.5, 40.),
       (21.1, 39.), (20.8, 43.), (20.3, 41.), (21.9, 45.), (22.2, 42.),
       (21.6, 41.), (22.5, 45.), (23.3, 48.), (21.1, 42.), (23.2, 44.),
       (22.4, 42.), (24.2, 44.), (25.8, 41.), (24.8, 40.), (28.2, 40.),
       (28.3, 41.), (27.9, 39.), (27.4, 43.), (28.6, 44.), (29. , 41.),
       (29.4, 45.), (30. , 37.), (30.9, 38.), (27.6, 47.), (27.6, 47.),
       (27.7, 43.), (26. , 37.), (27.5, 39.), (24.9, 42.), (22.8, 36.),
       (23.3, 40.), (23. , 44.), (23.6, 41.), (21.6, 44.), (22.1, 41.),
       (20.7, 40.), (20.1, 44.), (19.3, 38.), (17.3, 39.), (20.3, 38.),
       (20.3, 38.), (21.2, 37.), (19. , 40.), (18.8, 44.), (18.7, 40.),
       (20.1, 43.), (20.1, 37.), (22.8, 45.), (18.5, 42.), (19.4, 39.),
       (20.3, 43.), (20.1, 41.), (22.3, 36.), (20.7, 38.), (23. , 41.),
       (21.6, 41.), (20.6, 40.), (21.8, 39.), (21.2, 36.), (22. , 40.),
       (23.9, 40.), (22.4, 42.), (23.4, 43.), (27.3, 40.), (25.8, 41.),
       (24.8, 40.), (28.2, 40.), (28.3, 41.), (28.5, 42.), (28.8, 40.),
       (29.9, 37.), (28.8, 36.), (30.4, 37.), (30.4, 39.), (28.6, 35.),
       (27. , 34.), (25.2, 41.), (24.4, 41.), (26.7, 39.), (25.1, 51.),
       (25.2, 45.), (23.7, 41.), (21.4, 42.), (21.8, 45.), (22.8, 44.),
       (22. , 40.), (21.5, 42.), (23.4, 46.), (21.3, 39.), (20.8, 43.),
       (20.6, 41.), (20.3, 42.), (21.2, 39.), (22.7, 39.)],
      dtype=[('temperature', '<f8'), ('humidity', '<f8')])

ソースコード

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

pitch = np.genfromtxt('ファイル名', names = ['temperature', 'humidity'])

y = np.fft.fft(pitch['temperature'])
N = len(y)
dt = 0.00000001
t = np.arange(0, N*dt, dt)
freq = np.fft.fftfreq(N, dt)
plt.plot(freq)
plt.xlabel('Number of data')
plt.ylabel('Output')
plt.title('FFT of temperature')

補足

yymmtさんのおっしゃるとおりにplt.plot(freq, y)でプロットしてみたところ、になりました。ですがまだ授業で習った様な形ではないのでyが間違っているのでしょうか？質問続きですみません。

yymmt

2020/06/27 05:57

dtの値はどうやって決めましたか?

agg1234

2020/06/27 06:05

特に指示されていないので適当に決めてしまいました…

yymmt

2020/06/27 06:21

dtは計測間隔である「1週間ごと」をどういう表現で扱いたいかによって決めます。例1: 1週間は1/52年とする → dt = 1/52 [年] → FFT後の周波数の単位 [1/年] → 1にピークが立つ例2: 1週間は7日とする → dt = 7 [日] → FFT後の周波数の単位 [1/日] → 1/365にピークが立つ

agg1234

2020/06/27 06:25

そうだったのですね。おかげでわかりました！ありがとうございます！

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

FFTで変換したyがプロットされていません。まずはyをプロットするのが良いでしょう。

python
1# plt.plot(freq)
2plt.plot(freq, y)

またソースコードが正しいか確認したい場合、素性の分かるダミーデータを作って動作検証をします。FFTの場合は既知の周波数で振動する正弦波をFFTに掛けてみて下さい。周波数空間では、その周波数でデルタ関数的にピークを持つはずです。以下に5Hzで振動する正弦波の例を示します。

python
1import numpy as np
2import matplotlib.pyplot as plt
3
4# parameters
5target_freq = 5.0  # [Hz]
6N = 2 ** 7  # number of data
7fs = 100.0  # sampling frequency [Hz]
8
9# sample data to check FFT
10dt = 1 / fs
11t = np.arange(N) * dt
12y = np.sin(2 * np.pi * target_freq * t)
13
14# FFT
15f = np.fft.fftfreq(N, dt)
16y_hat = np.fft.fft(y)
17
18# Plot
19fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 9))
20ax[0].plot(t, y, linestyle="--", marker=".")
21ax[0].set_xlabel("Time [sec]")
22i = f.argsort()
23ax[1].plot(f[i], np.abs(y_hat[i]), linestyle="--", marker=".")
24ax[1].set_xlabel("Freq [Hz]")
25ax[1].axvline(x=target_freq, color="red")
26
27plt.show()