質問編集履歴
11
test
CHANGED
@@ -1 +1 @@
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1
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-
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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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test
CHANGED
@@ -1,111 +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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2
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-
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3
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-
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4
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-
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5
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-
サンプル数は20480
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7
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-
時間は0.000008s
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8
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-
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10
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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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12
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-
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13
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-
ます。
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14
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-
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15
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-
```
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16
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-
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-
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18
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-
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19
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-
numpy,pandasは導入済みです。
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20
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-
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-
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-
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23
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-
現状のプログラムです。
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-
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-
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26
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-
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27
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-
```# -*- coding: utf-8 -*-
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28
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-
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29
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-
import numpy as np
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30
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-
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31
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-
import matplotlib.pyplot as plt
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32
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-
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33
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-
import csv
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34
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-
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35
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-
import pandas as pd
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36
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-
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37
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-
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38
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-
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39
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-
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40
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-
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41
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-
# データのパラメータ
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-
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-
N = 20480 # サンプル数
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44
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-
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45
|
-
dt = 0.000008 # サンプリング間隔
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46
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-
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47
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-
t = np.arange(0, N*dt, dt) # 時間軸
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48
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-
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49
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-
freq = np.fft.fftfreq(N, dt) # 周波数軸
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50
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-
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51
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-
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52
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-
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53
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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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-
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55
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-
f = pd.read_csv("voice.csv")
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56
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-
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57
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-
f = f[["Second","Volt"]]
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58
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-
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-
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60
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-
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61
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-
# 高速フーリエ変換
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62
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-
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63
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-
F = np.fft.fft(f["Volt"])
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64
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-
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65
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-
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66
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-
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67
|
-
# 振幅スペクトルを計算
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68
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-
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-
Amp = np.abs(F)
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70
|
-
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71
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-
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72
|
-
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73
|
-
# グラフ表示
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74
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-
|
75
|
-
plt.figure()
|
76
|
-
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77
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-
plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'
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78
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-
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79
|
-
plt.rcParams['font.size'] = 17
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80
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-
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81
|
-
plt.subplot(121)
|
82
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-
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83
|
-
plt.plot(t, f, label='f(n)')
|
84
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-
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85
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-
plt.xlabel("Time", fontsize=20)
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86
|
-
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87
|
-
plt.ylabel("Signal", fontsize=20)
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88
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-
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89
|
-
plt.grid()
|
90
|
-
|
91
|
-
leg = plt.legend(loc=1, fontsize=25)
|
92
|
-
|
93
|
-
leg.get_frame().set_alpha(1)
|
94
|
-
|
95
|
-
plt.subplot(122)
|
96
|
-
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97
|
-
plt.plot(freq, Amp, label='|F(k)|')
|
98
|
-
|
99
|
-
plt.xlabel('Frequency', fontsize=20)
|
100
|
-
|
101
|
-
plt.ylabel('Amplitude', fontsize=20)
|
102
|
-
|
103
|
-
plt.grid()
|
104
|
-
|
105
|
-
leg = plt.legend(loc=1, fontsize=25)
|
106
|
-
|
107
|
-
leg.get_frame().set_alpha(1)
|
108
|
-
|
109
|
-
plt.show()
|
110
|
-
|
111
|
-
```
|
10
test
CHANGED
File without changes
|
test
CHANGED
@@ -8,7 +8,11 @@
|
|
8
8
|
|
9
9
|
|
10
10
|
|
11
|
-
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
|
11
|
+
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
|
12
|
+
|
13
|
+
ます。
|
14
|
+
|
15
|
+
```
|
12
16
|
|
13
17
|
|
14
18
|
|
9
修正
test
CHANGED
File without changes
|
test
CHANGED
@@ -104,6 +104,4 @@
|
|
104
104
|
|
105
105
|
plt.show()
|
106
106
|
|
107
|
-
コード
|
108
|
-
|
109
107
|
```
|
8
修正
test
CHANGED
File without changes
|
test
CHANGED
@@ -48,7 +48,7 @@
|
|
48
48
|
|
49
49
|
# 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)
|
50
50
|
|
51
|
-
f = pd.read_csv("
|
51
|
+
f = pd.read_csv("voice.csv")
|
52
52
|
|
53
53
|
f = f[["Second","Volt"]]
|
54
54
|
|
7
修正
test
CHANGED
File without changes
|
test
CHANGED
@@ -20,7 +20,7 @@
|
|
20
20
|
|
21
21
|
|
22
22
|
|
23
|
-
|
23
|
+
```# -*- coding: utf-8 -*-
|
24
24
|
|
25
25
|
import numpy as np
|
26
26
|
|
@@ -34,7 +34,7 @@
|
|
34
34
|
|
35
35
|
|
36
36
|
|
37
|
-
|
37
|
+
# データのパラメータ
|
38
38
|
|
39
39
|
N = 20480 # サンプル数
|
40
40
|
|
@@ -46,27 +46,27 @@
|
|
46
46
|
|
47
47
|
|
48
48
|
|
49
|
-
|
49
|
+
# 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)
|
50
50
|
|
51
|
-
f = pd.read_csv("voice.csv")
|
51
|
+
f = pd.read_csv("/Users/yuya/Desktop/python/voice.csv")
|
52
52
|
|
53
53
|
f = f[["Second","Volt"]]
|
54
54
|
|
55
55
|
|
56
56
|
|
57
|
-
|
57
|
+
# 高速フーリエ変換
|
58
58
|
|
59
59
|
F = np.fft.fft(f["Volt"])
|
60
60
|
|
61
61
|
|
62
62
|
|
63
|
-
|
63
|
+
# 振幅スペクトルを計算
|
64
64
|
|
65
65
|
Amp = np.abs(F)
|
66
66
|
|
67
67
|
|
68
68
|
|
69
|
-
|
69
|
+
# グラフ表示
|
70
70
|
|
71
71
|
plt.figure()
|
72
72
|
|
@@ -103,3 +103,7 @@
|
|
103
103
|
leg.get_frame().set_alpha(1)
|
104
104
|
|
105
105
|
plt.show()
|
106
|
+
|
107
|
+
コード
|
108
|
+
|
109
|
+
```
|
6
修正
test
CHANGED
File without changes
|
test
CHANGED
@@ -34,7 +34,7 @@
|
|
34
34
|
|
35
35
|
|
36
36
|
|
37
|
-
|
37
|
+
--データのパラメータ
|
38
38
|
|
39
39
|
N = 20480 # サンプル数
|
40
40
|
|
@@ -46,7 +46,7 @@
|
|
46
46
|
|
47
47
|
|
48
48
|
|
49
|
-
|
49
|
+
--信号を生成
|
50
50
|
|
51
51
|
f = pd.read_csv("voice.csv")
|
52
52
|
|
@@ -54,19 +54,19 @@
|
|
54
54
|
|
55
55
|
|
56
56
|
|
57
|
-
|
57
|
+
--高速フーリエ変換
|
58
58
|
|
59
59
|
F = np.fft.fft(f["Volt"])
|
60
60
|
|
61
61
|
|
62
62
|
|
63
|
-
|
63
|
+
--振幅スペクトルを計算
|
64
64
|
|
65
65
|
Amp = np.abs(F)
|
66
66
|
|
67
67
|
|
68
68
|
|
69
|
-
|
69
|
+
--グラフ表示
|
70
70
|
|
71
71
|
plt.figure()
|
72
72
|
|
5
修正
test
CHANGED
File without changes
|
test
CHANGED
@@ -34,7 +34,7 @@
|
|
34
34
|
|
35
35
|
|
36
36
|
|
37
|
-
# データのパラメータ
|
37
|
+
# データのパラメータ
|
38
38
|
|
39
39
|
N = 20480 # サンプル数
|
40
40
|
|
@@ -46,7 +46,7 @@
|
|
46
46
|
|
47
47
|
|
48
48
|
|
49
|
-
# 信号を生成
|
49
|
+
# 信号を生成
|
50
50
|
|
51
51
|
f = pd.read_csv("voice.csv")
|
52
52
|
|
@@ -54,19 +54,19 @@
|
|
54
54
|
|
55
55
|
|
56
56
|
|
57
|
-
# 高速フーリエ変換
|
57
|
+
# 高速フーリエ変換
|
58
58
|
|
59
59
|
F = np.fft.fft(f["Volt"])
|
60
60
|
|
61
61
|
|
62
62
|
|
63
|
-
# 振幅スペクトルを計算
|
63
|
+
# 振幅スペクトルを計算
|
64
64
|
|
65
65
|
Amp = np.abs(F)
|
66
66
|
|
67
67
|
|
68
68
|
|
69
|
-
# グラフ表示
|
69
|
+
# グラフ表示
|
70
70
|
|
71
71
|
plt.figure()
|
72
72
|
|
4
修正
test
CHANGED
File without changes
|
test
CHANGED
@@ -21,8 +21,6 @@
|
|
21
21
|
|
22
22
|
|
23
23
|
|
24
|
-
|
25
|
-
# -*- coding: utf-8 -*-
|
26
24
|
|
27
25
|
import numpy as np
|
28
26
|
|
3
修正
test
CHANGED
File without changes
|
test
CHANGED
@@ -48,7 +48,7 @@
|
|
48
48
|
|
49
49
|
|
50
50
|
|
51
|
-
# 信号を生成
|
51
|
+
# 信号を生成
|
52
52
|
|
53
53
|
f = pd.read_csv("voice.csv")
|
54
54
|
|
2
修正
test
CHANGED
File without changes
|
test
CHANGED
@@ -50,7 +50,7 @@
|
|
50
50
|
|
51
51
|
# 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)
|
52
52
|
|
53
|
-
f = pd.read_csv("
|
53
|
+
f = pd.read_csv("voice.csv")
|
54
54
|
|
55
55
|
f = f[["Second","Volt"]]
|
56
56
|
|
1
現状の追加
test
CHANGED
File without changes
|
test
CHANGED
@@ -13,3 +13,95 @@
|
|
13
13
|
|
14
14
|
|
15
15
|
numpy,pandasは導入済みです。
|
16
|
+
|
17
|
+
|
18
|
+
|
19
|
+
現状のプログラムです。
|
20
|
+
|
21
|
+
|
22
|
+
|
23
|
+
|
24
|
+
|
25
|
+
# -*- coding: utf-8 -*-
|
26
|
+
|
27
|
+
import numpy as np
|
28
|
+
|
29
|
+
import matplotlib.pyplot as plt
|
30
|
+
|
31
|
+
import csv
|
32
|
+
|
33
|
+
import pandas as pd
|
34
|
+
|
35
|
+
|
36
|
+
|
37
|
+
|
38
|
+
|
39
|
+
# データのパラメータ
|
40
|
+
|
41
|
+
N = 20480 # サンプル数
|
42
|
+
|
43
|
+
dt = 0.000008 # サンプリング間隔
|
44
|
+
|
45
|
+
t = np.arange(0, N*dt, dt) # 時間軸
|
46
|
+
|
47
|
+
freq = np.fft.fftfreq(N, dt) # 周波数軸
|
48
|
+
|
49
|
+
|
50
|
+
|
51
|
+
# 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)
|
52
|
+
|
53
|
+
f = pd.read_csv("/Users/yuya/Desktop/python/voice.csv")
|
54
|
+
|
55
|
+
f = f[["Second","Volt"]]
|
56
|
+
|
57
|
+
|
58
|
+
|
59
|
+
# 高速フーリエ変換
|
60
|
+
|
61
|
+
F = np.fft.fft(f["Volt"])
|
62
|
+
|
63
|
+
|
64
|
+
|
65
|
+
# 振幅スペクトルを計算
|
66
|
+
|
67
|
+
Amp = np.abs(F)
|
68
|
+
|
69
|
+
|
70
|
+
|
71
|
+
# グラフ表示
|
72
|
+
|
73
|
+
plt.figure()
|
74
|
+
|
75
|
+
plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'
|
76
|
+
|
77
|
+
plt.rcParams['font.size'] = 17
|
78
|
+
|
79
|
+
plt.subplot(121)
|
80
|
+
|
81
|
+
plt.plot(t, f, label='f(n)')
|
82
|
+
|
83
|
+
plt.xlabel("Time", fontsize=20)
|
84
|
+
|
85
|
+
plt.ylabel("Signal", fontsize=20)
|
86
|
+
|
87
|
+
plt.grid()
|
88
|
+
|
89
|
+
leg = plt.legend(loc=1, fontsize=25)
|
90
|
+
|
91
|
+
leg.get_frame().set_alpha(1)
|
92
|
+
|
93
|
+
plt.subplot(122)
|
94
|
+
|
95
|
+
plt.plot(freq, Amp, label='|F(k)|')
|
96
|
+
|
97
|
+
plt.xlabel('Frequency', fontsize=20)
|
98
|
+
|
99
|
+
plt.ylabel('Amplitude', fontsize=20)
|
100
|
+
|
101
|
+
plt.grid()
|
102
|
+
|
103
|
+
leg = plt.legend(loc=1, fontsize=25)
|
104
|
+
|
105
|
+
leg.get_frame().set_alpha(1)
|
106
|
+
|
107
|
+
plt.show()
|