在python中将时间转换为Hz

【问题标题】：converting time to Hz in python在python中将时间转换为Hz
【发布时间】：2015-10-30 02:23:21
【问题描述】：

我有一个由时间戳（毫秒）、x、y 和 z 组成的数据集。我想将其转换为频域（傅立叶）。我用numpy.fft.fft(a, n=None, axis=-1, norm=None)[source]

我的代码是

import panda as pd
from scipy.fftpack import fft
import matplotlib.pyplot as plt

data=pd.read_csv('/home/Desktop/dataset.csv')
data = data.as_matrix()
xf=fft(data[:,3])
freq = numpy.fft.fftfreq(len(data), data[1,2] - data[0-1,2])
plt.plot(t,xf)

我对 y 和 z 做了同样的事情。这种方式正确吗？我不确定我用于将时间更改为 Hz 的方式是否正确。

这是 10 行数据集：

【问题讨论】：

你有机会发布数据吗？如果它太大，那么 10 行左右会有所帮助。
@MikeWise 我编辑了这个问题。

标签： python numpy import fft

【解决方案1】：

来自numpy.fft.fftfreq's reference：

返回的浮点数组 f 包含频率 bin 中心，以每单位样本间距的周期为单位（开头为零）。例如，如果样本间隔以秒为单位，则频率单位为周期/秒。

由于您的时间戳以毫秒为单位，使用 data[1,2] - data[0,2] 指定时间间隔将以周期/毫秒或 kHz 为单位给出频率。要获得以 Hz 为单位的频率，您应该改用：

freq = numpy.fft.fftfreq(len(data), 0.001*(data[1,2] - data[0,2]))

那么你应该使用freq来绘制它：

plt.plot(freq,xf)

_{作为对未来读者的附注，使用data[1,2] - data[0,2] 作为时间步隐含地假设数据在时间上是均匀采样的（鉴于提供的示例数据集，这里似乎就是这种情况）。}

【讨论】：