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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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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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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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1回答

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PythonでFFTの際にローパスフィルタをかけたいです。

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2021/01/01 11:50

編集2022/01/12 10:55

PythonでFFTの際にローパスフィルタをかけたいです。
既に書かれたFFTを求めるコードにローパスフィルタを追加したいのですが、プログラミングの知識がほとんど無く、至急やる必要があり、大変困っております...
以下にそのコードを示しました(同時にPDFも求めるコードとなっています)。コードを書いていただけると嬉しい限りです。

python

1import numpy as np 2from scipy.signal import butter, lfilter, freqz 3import matplotlib.pyplot as plt 4import pandas as pd 5import scipy.stats 6from scipy import signal 7from scipy import integrate 8# -*- coding: utf-8 -*- 9import numpy as np 10import matplotlib.pyplot as plt 11 12def CalculatePDF(u, u0 = 1.0, bin = 100 ,name = "pdf", flg = False): 13 14 utemp = u * 1.0 15 16 if(flg): 17 utemp /= u0 18 19 max = np.amax(utemp) 20 min = np.amin(utemp) 21 22 u_u0 = np.linspace(min, max, bin) 23 pdf = np.zeros(int(np.size(u_u0))) 24 c1_du = 1 / (u_u0[1] - u_u0[0]) 25 c1_size = 1 / u.size 26 27 for x in range(bin-1): 28 pdf[x] = np.sum((u_u0[x] <= utemp) & (utemp <= u_u0[x + 1])) * c1_size * c1_du 29 30 u_u0 = u_u0[1:u_u0.size-1].T 31 pdf = pdf[1:pdf.size-1].T 32 33 result = np.array([u_u0, pdf]).T 34 Header = 'u, pdf' 35 np.savetxt('%sPDF.csv' %name, result, delimiter=',', header = Header, comments='') 36 37SpecHeader = 'f[Hz],E' 38# データのパラメータ 39SN = 524288 # サンプル数 40fs = 10000 # カットオフ周波数 S/ sec 41N = SN 42DataNum = 1 43DataNum2= 2 44for i in range (DataNum): 45 for j in range (DataNum2): 46 adress_csv1 = '%d_%d.csv'%((i+1)*5, j+1) 47 48 table1 = pd.read_csv(adress_csv1, header=None, usecols=[0],dtype=float) 49 50 table1 = np.array(table1) 51 52 tempmean = np.array(np.mean(table1)) 53 table1 = table1 - tempmean 54 55 data = table1 56 CalculatePDF (data, name=str(5*(i+1))+"_"+str(j+1)) 57 f = (table1.reshape(len(table1))).T 58 59 print(table1) 60 61 freq1 = np.linspace(0, int(fs), SN) 62 63 # calculate energy spectrum 64 freq1, P1 = signal.welch(f, fs, nperseg=N / 8) 65 # freq2, P2 = signal.welch(y, fs, nperseg=n/64) 66 SpectrumResult = np.array([freq1, P1]).T 67 np.savetxt('%d_%dPowerSpectrum.csv'%((i+1)*5, j+1),SpectrumResult,delimiter=',',header = SpecHeader,comments ='') 68 plt.subplot(2, 2, 3) 69 plt.plot(freq1, P1, "b-", linewidth=2) 70 71 plt.xlim(1,1e4) 72 plt.ylim(1e-9, 1e-3) 73 plt.xscale('log') 74 plt.yscale('log') 75 plt.xlabel("Frequency[Hz]") 76 plt.ylabel("Power") 77 plt.title("Energy spectrum")

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jbpb0

2021/01/01 13:08

pythonのコードの一番最初の行のすぐ上に ```python だけの行を追加してください また、pythonのコードの一番最後の行のすぐ下に ``` だけの行を追加してください 現状ではインデントが消えてて、とても読み辛いです
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2021/01/01 13:44

申し訳ありません。修正いたしました。宜しくお願い致します。
guest

回答1

0

Python NumPy SciPy : デジタルフィルタ(ローパスフィルタ)による波形整形
に、いろいろな種類のローパスフィルタのコードが書かれてますので、その中からどれか選んで、フィルタ特性を適切に決めて、元信号を処理してください

こちらも参考に
PythonのSciPyでローパスフィルタをかける!

投稿2021/01/01 15:17

編集2021/01/01 15:19
jbpb0

総合スコア7651

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