数秒以上のナンシーFFT

Question

私はPythonのfftが（あるいは一般的に）どのように動作するかを理解しようとしています。
数秒間録音された信号がある場合、そのFFTの1秒間しか表示できません。
すべてのデータを取得し平均化する方法はありますか？ これまではLabViewでこれを行っていました。 誰でも助けてくれますか？

ここに私が使用しているコード例があります。

from numpy import linspace, sin, pi, log10, average, arange 
from matplotlib.pyplot import plot, show, figure 
from numpy.fft import fft, fftfreq 

N = 1000 * 60 * 4 
dt = 1/1000 
x = linspace(0, N*dt, N) 
freq = linspace(10, 200, N) 
sinsweep = sin(x*freq) 
mavg = [average(sinsweep[i*60:(i+1)*60]) for i in range(int(N/60))] 
plot(freq, sinsweep, '.') 
plot(linspace(10, 200, int(N/60)), mavg, '.') 

f = figure() 
t = arange(60) 
sp = fft(mavg, n=60) 
freq = fftfreq(t.shape[-1]) 
plot(sp.imag) 
show() 

Answer 1

私は美しいスペクトルを得るために、あなたのコードにいくつかの修正を与えます。まず、Shannonの基準を確認するためにポイントの数を増やします。そしていくつかのトリックを
にすると速度が向上します。

ため

from numpy import linspace, sin, pi, log10, average, arange 
from matplotlib.pyplot import plot, show, figure 
from numpy.fft import fft, fftfreq 
close() 
N = 10000 * 60 * 4 
dt = 1/10000 
t = arange(0, N*dt, dt) 
freq = linspace(10, 200, N) 
sinsweep = sin(t*freq) 
mavg = sinsweep.reshape(-1,60).mean(1) 
tm=t[::60] 
figure('signal') 
plot(tm, mavg)  
sp = fft(mavg) 
freq = fftfreq(tm.size,dt*60) 
valid=freq>0 
figure('spectrum') 
plot(freq[valid],abs(sp[valid])) 
show() 

それはあなたが期待したものですか？