ハミングウィンドウ、python 2.7

Question

こんにちは、私は非常に騒々しいFFTを持っています。どのように私のコードハミングウィンドウには、それほど騒々しいように適用する。私のコードを見てください：

plt.subplot(212) 
plt.title('Fast Fourier Transform') 
plt.ylabel('Power [a.u.]') 
plt.xlabel('Frequency Hz') 
fft1 = (Bx[51:-14]) 
fft2 = (By[1:-14]) 

for dataset in [fft1]: 
    dataset = np.asarray(dataset) 
    psd = np.abs(np.fft.fft(dataset))**2.5 
    freq = np.fft.fftfreq(dataset.size, float(300)/dataset.size) 
    plt.semilogy(freq[freq>0], psd[freq>0]/dataset.size**2, color='r') 

for dataset2 in [fft2]: 
    dataset2 = np.asarray(dataset2) 
    psd2 = np.abs(np.fft.fft(dataset2))**2.5 
    freq2 = np.fft.fftfreq(dataset2.size, float(300)/dataset2.size) 
    plt.semilogy(freq2[freq2>0], psd2[freq2>0]/dataset2.size**2, color='b') 

は何plt.show（）私は必要なもの

であることである：私が見てきた

（https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.13.0/reference/generated/scipy.signal.hamming.html）と、この（https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.hamming.html）まだドンそれを私のコードにどのように適用するかを手がかりにしています。何か案は？私が言ったように、第二の絵には私が必要なものが見えます。 ブラックマンのウィンドウも適用するのが良いでしょうが、まだそれをどのように追加する手がかりではありません。この適用

：

freqs, psd = scipy.signal.welch(dataset, fs=300, window='hamming') 

は私の希望チャートのように表示されない、ということを私に与えました。

Answer 1

ウェルチ方法が正しいと思われたので、私の質問について考えてみましたが、ここで答えがあります。

# Loop for FFT data 
    for dataset in [fft1]: 
     dataset = np.asarray(dataset) 
     freqs, psd = welch(dataset, fs=266336/300, window='hamming', nperseg=8192) 
     plt.semilogy(freqs, psd/dataset.size**2, color='r') 

    for dataset2 in [fft2]: 
     dataset2 = np.asarray(dataset2) 
     freqs2, psd2 = welch(dataset2, fs=266336/300, window='hamming', nperseg=8192) 
     plt.semilogy(freqs2, psd2/dataset2.size**2, color='b') 

Answer 2

あなたは信号のパワースペクトルを推定しようとしているように思えます。その場合、scipy.signal.welch関数のようなものを使うことができます。この関数は、データの重複部分からFFTを計算することによって平滑化されたスペクトルを推定します。メソッドwindowを直接引数として渡すことができます。たとえば、'hamming'または'blackman'です。

EDIT：これは、これらの周波数での周波数とパワーを返します

freqs, psd = scipy.signal.welch(dataset, fs=300, window='hamming') 

：

があなたのデータにこれを適用すると、あなたはこのような何かをしたいです。私はあなたのサンプルレート（あなたの計算でfreqの計算から）が300であると仮定しています。