fft変換ができない

Question

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'

Comments

[ozwk]

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

Answer 1

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

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

↓ 修正

def loadvtp(file,j):  #ファイルの読み込みに使用する関数の定義
    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
    vtp = vtp - np.mean(vtp)   #平均を引く
    vtp = np.squeeze(vtp)
    return vtp

Comments

[jbpb0]

pd.read_csv()はオプション追加してるので、行末まで見てください

Answer 2

read_csv()の入力行数指定は、 max_rows= ではなく nrows= です。

Comments

[nonnon615]

ありがとうございます！max_rowsのエラーは治りました．
しかし，
RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
と出てしまったのですが，何がおかしくて処理しきれなくなっているのでしょうか？