Q&A
どうでもいい話ですが
高速(Fast) フーリエ(Fourier) 変換(Transform)
なのでFFT変換は変換という語がダブってます
図のようにcsvで出力されたデータがあります．
58行目のC列からF列まで順にfft変換を行いたいです．
その後，データをcsvまたはできればExcelに保存したいです．
サンプリング点数を16,384点，開始時間を0秒，終了時間を8.192秒とし，サンプリング周期を0.0005秒とします．
まずはC列のfftができればと思い，以下のコードを作成しましたが，エラーが出てしまいました．
1.このエラーを解決する方法
2.このプログラムでうまく実行できるのか
3.C列からF列までループさせるには，どこからどこまでをループさせればよいか
4.Excelの出力は可能か
この4点について教えていただきたいです．よろしくお願いいたします．
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import csv import glob import pandas as pd ##### 実験条件、分析対象の設定 ###### t = np.arange(0,8.192,0.0005) #サンプリング時間,周波数の指定(開始時間(=0),終了時間,サンプリング周期) file = '0.73' #分析対象のファイル指定 ##### データの読み込み、ドリフトの除去 ##### j=0 def loadvtp(file,j): #ファイルの読み込みに使用する関数の定義 vtp=np.zeros((1,16384)) vtp = pd.read_csv(file+'.csv', dtype='float', skiprows=57, usecols=[j+3], max_rows=16384, engine='python') #解析対象となるデータの読み込み vtp = loadvtp(file,j) - (np.ones((16384,1)) * np.mean(loadvtp(file),axis=1)).T #平均を引く return vtp ##### 主流(x)成分出力の計算 ##### vx = loadvtp(file,j) ##### FFT ##### freq = np.fft.fftfreq(16384, 1/2000) #周波数軸の生成(サンプリング点数, サンプリング周期) f = np.fft.fft(vx) #FFT f[0]=f[0]/2 #定常成分を1/2にする(スケーリングに必要) amp = np.abs(f)/(16384/2) #FFT結果を振幅に合わせてスケーリング freq = freq[0:16384] #周波数軸の対称成分を除く amp = amp[0:16384] #振幅の対称成分を除く print(np.mean(vx), amp[0]) plt.figure() plt.plot(t, vx) with open('FFT.csv', 'ｊ') as f: writer = csv.writer(f, lineterminator='\n') #行末は改行 writer.writerow([file, l_dfreq, l_damp, h_dfreq, h_damp]) #卓越周波数をCSVへ書き込み #ファイル項目は(ファイル名、低周波卓越周波数、その振幅、高周波卓越周波数、その振幅)
エラー文です
RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
※こちらのエラーは解決しました．
エラー文です．
Traceback (most recent call last): File "C:\Users\実験データ処理(fft).py", line 27, in <module> vx = loadvtp(file,j) File "C:\Users\実験データ処理(fft).py", line 20, in loadvtp vtp = pd.read_csv(file+'.csv', dtype='float', skiprows=57, usecols=[j+3], max_rows=16384, engine='python') #解析対象となるデータの読み込み TypeError: read_csv() got an unexpected keyword argument 'max_rows'
回答2件
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ベストアンサー
maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
「def loadvtp(file,j):」内で「loadvtp()」(自分自身)を呼び出していて、さらにその中で自分自身を呼び出して、、、が終わりなく続くからです
python
1def loadvtp(file,j): #ファイルの読み込みに使用する関数の定義 2 vtp=np.zeros((1,16384)) 3 vtp = pd.read_csv(file+'.csv', dtype='float', skiprows=57, usecols=[j+3], max_rows=16384, engine='python') #解析対象となるデータの読み込み 4 5 vtp = loadvtp(file,j) - (np.ones((16384,1)) * np.mean(loadvtp(file),axis=1)).T #平均を引く 6 return vtp
↓ 修正
python
1def loadvtp(file,j): #ファイルの読み込みに使用する関数の定義 2 vtp = pd.read_csv(file+'.csv', dtype='float', skiprows=57, usecols=[j+3], nrows=16384, engine='python', header=None) #解析対象となるデータの読み込み 3 vtp = vtp - np.mean(vtp) #平均を引く 4 vtp = np.squeeze(vtp) 5 return vtp
投稿2021/06/15 07:21
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