質問編集履歴
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コード修正
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File without changes
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@@ -10,7 +10,7 @@
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import scipy.stats
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11
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from scipy import signal
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from scipy import integrate
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-
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+
# -*- coding: utf-8 -*-
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import numpy as np
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15
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import matplotlib.pyplot as plt
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16
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@@ -40,6 +40,7 @@
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40
40
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np.savetxt('%sPDF.csv' %name, result, delimiter=',', header = Header, comments='')
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42
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SpecHeader = 'f[Hz],E'
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+
# データのパラメータ
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SN = 524288 # サンプル数
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fs = 10000 # カットオフ周波数 S/ sec
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N = SN
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@@ -64,7 +65,9 @@
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64
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65
66
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freq1 = np.linspace(0, int(fs), SN)
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66
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68
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+
# calculate energy spectrum
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67
69
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freq1, P1 = signal.welch(f, fs, nperseg=N / 8)
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70
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+
# freq2, P2 = signal.welch(y, fs, nperseg=n/64)
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68
71
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SpectrumResult = np.array([freq1, P1]).T
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69
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np.savetxt('%d_%dPowerSpectrum.csv'%((i+1)*5, j+1),SpectrumResult,delimiter=',',header = SpecHeader,comments ='')
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73
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plt.subplot(2, 2, 3)
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インデントの修正
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CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -2,6 +2,7 @@
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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...
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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。
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+
```python
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import numpy as np
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from scipy.signal import butter, lfilter, freqz
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import matplotlib.pyplot as plt
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@@ -75,4 +76,5 @@
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plt.yscale('log')
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76
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plt.xlabel("Frequency[Hz]")
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plt.ylabel("Power")
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-
plt.title("Energy spectrum")
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+
plt.title("Energy spectrum")
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+
```
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1
誤字
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -9,7 +9,7 @@
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9
9
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import scipy.stats
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10
10
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from scipy import signal
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11
11
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from scipy import integrate
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-
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12
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+
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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15
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@@ -39,7 +39,6 @@
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39
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np.savetxt('%sPDF.csv' %name, result, delimiter=',', header = Header, comments='')
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SpecHeader = 'f[Hz],E'
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# データのパラメータ
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SN = 524288 # サンプル数
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43
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fs = 10000 # カットオフ周波数 S/ sec
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45
44
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N = SN
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@@ -64,9 +63,7 @@
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64
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freq1 = np.linspace(0, int(fs), SN)
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-
# calculate energy spectrum
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freq1, P1 = signal.welch(f, fs, nperseg=N / 8)
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-
# freq2, P2 = signal.welch(y, fs, nperseg=n/64)
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SpectrumResult = np.array([freq1, P1]).T
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np.savetxt('%d_%dPowerSpectrum.csv'%((i+1)*5, j+1),SpectrumResult,delimiter=',',header = SpecHeader,comments ='')
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plt.subplot(2, 2, 3)
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@@ -78,6 +75,4 @@
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plt.yscale('log')
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plt.xlabel("Frequency[Hz]")
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plt.ylabel("Power")
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plt.title("Energy spectrum")
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plt.title("Energy spectrum")
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#plt.show()
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