質問編集履歴
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title
CHANGED
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@@ -1,1 +1,1 @@
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1
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1
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+
削除したい質問で削除できない
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body
CHANGED
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@@ -1,56 +1,1 @@
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1
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-
PythonにてCSVファイルから読み込んだ数値データを高速フーリエ変換(FFT)し、結果をグラフで表示するプログラムを作成したいです。
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3
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サンプル数は20480
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4
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時間は0.000008s
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-
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-
CSVファイルには、A列に時間、B列に電圧のデータが入ってい> ```ここに言語を入力
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-
ます。
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8
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-
```
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9
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-
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-
numpy,pandasは導入済みです。
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-
現状のプログラムです。
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-
```# -*- coding: utf-8 -*-
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-
import numpy as np
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-
import matplotlib.pyplot as plt
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17
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-
import csv
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-
import pandas as pd
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# データのパラメータ
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-
N = 20480 # サンプル数
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-
dt = 0.000008 # サンプリング間隔
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-
t = np.arange(0, N*dt, dt) # 時間軸
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-
freq = np.fft.fftfreq(N, dt) # 周波数軸
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-
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-
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1
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+
質問を削除したいのだが、却下されたので、内容を編集させていただきました。
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-
f = pd.read_csv("voice.csv")
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-
f = f[["Second","Volt"]]
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-
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-
# 高速フーリエ変換
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-
F = np.fft.fft(f["Volt"])
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-
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-
# 振幅スペクトルを計算
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-
Amp = np.abs(F)
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-
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-
# グラフ表示
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-
plt.figure()
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-
plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'
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-
plt.rcParams['font.size'] = 17
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-
plt.subplot(121)
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-
plt.plot(t, f, label='f(n)')
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-
plt.xlabel("Time", fontsize=20)
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-
plt.ylabel("Signal", fontsize=20)
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45
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-
plt.grid()
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46
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-
leg = plt.legend(loc=1, fontsize=25)
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-
leg.get_frame().set_alpha(1)
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-
plt.subplot(122)
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-
plt.plot(freq, Amp, label='|F(k)|')
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-
plt.xlabel('Frequency', fontsize=20)
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51
|
-
plt.ylabel('Amplitude', fontsize=20)
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52
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-
plt.grid()
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53
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-
leg = plt.legend(loc=1, fontsize=25)
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54
|
-
leg.get_frame().set_alpha(1)
|
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55
|
-
plt.show()
|
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56
|
-
```
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10
title
CHANGED
|
File without changes
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body
CHANGED
|
@@ -3,7 +3,9 @@
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3
3
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サンプル数は20480
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4
4
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時間は0.000008s
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5
5
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6
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-
CSVファイルには、A列に時間、B列に電圧のデータが入ってい
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6
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+
CSVファイルには、A列に時間、B列に電圧のデータが入ってい> ```ここに言語を入力
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7
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+
ます。
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8
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+
```
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7
9
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8
10
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numpy,pandasは導入済みです。
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9
11
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9
修正
title
CHANGED
|
File without changes
|
body
CHANGED
|
@@ -51,5 +51,4 @@
|
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51
51
|
leg = plt.legend(loc=1, fontsize=25)
|
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52
52
|
leg.get_frame().set_alpha(1)
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53
53
|
plt.show()
|
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54
|
-
コード
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55
54
|
```
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8
修正
title
CHANGED
|
File without changes
|
body
CHANGED
|
@@ -23,7 +23,7 @@
|
|
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23
23
|
freq = np.fft.fftfreq(N, dt) # 周波数軸
|
|
24
24
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25
25
|
# 信号を生成（周波数10の正弦波+周波数20の正弦波+ランダムノイズ）
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26
|
-
f = pd.read_csv("
|
|
26
|
+
f = pd.read_csv("voice.csv")
|
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27
27
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f = f[["Second","Volt"]]
|
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28
28
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29
29
|
# 高速フーリエ変換
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7
修正
title
CHANGED
|
File without changes
|
body
CHANGED
|
@@ -9,30 +9,30 @@
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|
9
9
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10
10
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現状のプログラムです。
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11
11
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12
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-
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12
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+
```# -*- coding: utf-8 -*-
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13
13
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import numpy as np
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14
14
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import matplotlib.pyplot as plt
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15
15
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import csv
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16
16
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import pandas as pd
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17
17
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18
18
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19
|
-
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19
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+
# データのパラメータ
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20
20
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N = 20480 # サンプル数
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21
21
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dt = 0.000008 # サンプリング間隔
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22
22
|
t = np.arange(0, N*dt, dt) # 時間軸
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23
23
|
freq = np.fft.fftfreq(N, dt) # 周波数軸
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24
24
|
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25
|
-
|
|
25
|
+
# 信号を生成（周波数10の正弦波+周波数20の正弦波+ランダムノイズ）
|
|
26
|
-
f = pd.read_csv("voice.csv")
|
|
26
|
+
f = pd.read_csv("/Users/yuya/Desktop/python/voice.csv")
|
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27
27
|
f = f[["Second","Volt"]]
|
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28
28
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29
|
-
|
|
29
|
+
# 高速フーリエ変換
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30
30
|
F = np.fft.fft(f["Volt"])
|
|
31
31
|
|
|
32
|
-
|
|
32
|
+
# 振幅スペクトルを計算
|
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33
33
|
Amp = np.abs(F)
|
|
34
34
|
|
|
35
|
-
|
|
35
|
+
# グラフ表示
|
|
36
36
|
plt.figure()
|
|
37
37
|
plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'
|
|
38
38
|
plt.rcParams['font.size'] = 17
|
|
@@ -50,4 +50,6 @@
|
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50
50
|
plt.grid()
|
|
51
51
|
leg = plt.legend(loc=1, fontsize=25)
|
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52
52
|
leg.get_frame().set_alpha(1)
|
|
53
|
-
plt.show()
|
|
53
|
+
plt.show()
|
|
54
|
+
コード
|
|
55
|
+
```
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6
修正
title
CHANGED
|
File without changes
|
body
CHANGED
|
@@ -16,23 +16,23 @@
|
|
|
16
16
|
import pandas as pd
|
|
17
17
|
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18
18
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19
|
-
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19
|
+
--データのパラメータ
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20
20
|
N = 20480 # サンプル数
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21
21
|
dt = 0.000008 # サンプリング間隔
|
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22
22
|
t = np.arange(0, N*dt, dt) # 時間軸
|
|
23
23
|
freq = np.fft.fftfreq(N, dt) # 周波数軸
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|
24
24
|
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25
|
-
|
|
25
|
+
--信号を生成
|
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26
26
|
f = pd.read_csv("voice.csv")
|
|
27
27
|
f = f[["Second","Volt"]]
|
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28
28
|
|
|
29
|
-
|
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29
|
+
--高速フーリエ変換
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30
30
|
F = np.fft.fft(f["Volt"])
|
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31
31
|
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32
|
-
|
|
32
|
+
--振幅スペクトルを計算
|
|
33
33
|
Amp = np.abs(F)
|
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34
34
|
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35
|
-
|
|
35
|
+
--グラフ表示
|
|
36
36
|
plt.figure()
|
|
37
37
|
plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'
|
|
38
38
|
plt.rcParams['font.size'] = 17
|
5
修正
title
CHANGED
|
File without changes
|
body
CHANGED
|
@@ -16,23 +16,23 @@
|
|
|
16
16
|
import pandas as pd
|
|
17
17
|
|
|
18
18
|
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19
|
-
# データのパラメータ
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19
|
+
# データのパラメータ
|
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20
20
|
N = 20480 # サンプル数
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21
21
|
dt = 0.000008 # サンプリング間隔
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22
22
|
t = np.arange(0, N*dt, dt) # 時間軸
|
|
23
23
|
freq = np.fft.fftfreq(N, dt) # 周波数軸
|
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24
24
|
|
|
25
|
-
# 信号を生成
|
|
25
|
+
# 信号を生成
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|
26
26
|
f = pd.read_csv("voice.csv")
|
|
27
27
|
f = f[["Second","Volt"]]
|
|
28
28
|
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29
|
-
# 高速フーリエ変換
|
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29
|
+
# 高速フーリエ変換
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30
30
|
F = np.fft.fft(f["Volt"])
|
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31
31
|
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32
|
-
# 振幅スペクトルを計算
|
|
32
|
+
# 振幅スペクトルを計算
|
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33
33
|
Amp = np.abs(F)
|
|
34
34
|
|
|
35
|
-
# グラフ表示
|
|
35
|
+
# グラフ表示
|
|
36
36
|
plt.figure()
|
|
37
37
|
plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'
|
|
38
38
|
plt.rcParams['font.size'] = 17
|
4
修正
title
CHANGED
|
File without changes
|
body
CHANGED
|
@@ -10,7 +10,6 @@
|
|
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10
10
|
現状のプログラムです。
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11
11
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12
12
|
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13
|
-
# -*- coding: utf-8 -*-
|
|
14
13
|
import numpy as np
|
|
15
14
|
import matplotlib.pyplot as plt
|
|
16
15
|
import csv
|
3
修正
title
CHANGED
|
File without changes
|
body
CHANGED
|
@@ -23,7 +23,7 @@
|
|
|
23
23
|
t = np.arange(0, N*dt, dt) # 時間軸
|
|
24
24
|
freq = np.fft.fftfreq(N, dt) # 周波数軸
|
|
25
25
|
|
|
26
|
-
# 信号を生成
|
|
26
|
+
# 信号を生成
|
|
27
27
|
f = pd.read_csv("voice.csv")
|
|
28
28
|
f = f[["Second","Volt"]]
|
|
29
29
|
|
2
修正
title
CHANGED
|
File without changes
|
body
CHANGED
|
@@ -24,7 +24,7 @@
|
|
|
24
24
|
freq = np.fft.fftfreq(N, dt) # 周波数軸
|
|
25
25
|
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|
26
26
|
# 信号を生成（周波数10の正弦波+周波数20の正弦波+ランダムノイズ）
|
|
27
|
-
f = pd.read_csv("
|
|
27
|
+
f = pd.read_csv("voice.csv")
|
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28
28
|
f = f[["Second","Volt"]]
|
|
29
29
|
|
|
30
30
|
# 高速フーリエ変換
|
1
現状の追加
title
CHANGED
|
File without changes
|
body
CHANGED
|
@@ -5,4 +5,50 @@
|
|
|
5
5
|
|
|
6
6
|
CSVファイルには、A列に時間、B列に電圧のデータが入っています。
|
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7
7
|
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8
|
-
numpy,pandasは導入済みです。
|
|
8
|
+
numpy,pandasは導入済みです。
|
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9
|
+
|
|
10
|
+
現状のプログラムです。
|
|
11
|
+
|
|
12
|
+
|
|
13
|
+
# -*- coding: utf-8 -*-
|
|
14
|
+
import numpy as np
|
|
15
|
+
import matplotlib.pyplot as plt
|
|
16
|
+
import csv
|
|
17
|
+
import pandas as pd
|
|
18
|
+
|
|
19
|
+
|
|
20
|
+
# データのパラメータ
|
|
21
|
+
N = 20480 # サンプル数
|
|
22
|
+
dt = 0.000008 # サンプリング間隔
|
|
23
|
+
t = np.arange(0, N*dt, dt) # 時間軸
|
|
24
|
+
freq = np.fft.fftfreq(N, dt) # 周波数軸
|
|
25
|
+
|
|
26
|
+
# 信号を生成（周波数10の正弦波+周波数20の正弦波+ランダムノイズ）
|
|
27
|
+
f = pd.read_csv("/Users/yuya/Desktop/python/voice.csv")
|
|
28
|
+
f = f[["Second","Volt"]]
|
|
29
|
+
|
|
30
|
+
# 高速フーリエ変換
|
|
31
|
+
F = np.fft.fft(f["Volt"])
|
|
32
|
+
|
|
33
|
+
# 振幅スペクトルを計算
|
|
34
|
+
Amp = np.abs(F)
|
|
35
|
+
|
|
36
|
+
# グラフ表示
|
|
37
|
+
plt.figure()
|
|
38
|
+
plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'
|
|
39
|
+
plt.rcParams['font.size'] = 17
|
|
40
|
+
plt.subplot(121)
|
|
41
|
+
plt.plot(t, f, label='f(n)')
|
|
42
|
+
plt.xlabel("Time", fontsize=20)
|
|
43
|
+
plt.ylabel("Signal", fontsize=20)
|
|
44
|
+
plt.grid()
|
|
45
|
+
leg = plt.legend(loc=1, fontsize=25)
|
|
46
|
+
leg.get_frame().set_alpha(1)
|
|
47
|
+
plt.subplot(122)
|
|
48
|
+
plt.plot(freq, Amp, label='|F(k)|')
|
|
49
|
+
plt.xlabel('Frequency', fontsize=20)
|
|
50
|
+
plt.ylabel('Amplitude', fontsize=20)
|
|
51
|
+
plt.grid()
|
|
52
|
+
leg = plt.legend(loc=1, fontsize=25)
|
|
53
|
+
leg.get_frame().set_alpha(1)
|
|
54
|
+
plt.show()
|