# 快速傅里叶变换fft

**Repository Path**: abc_nibkc/fft

## Basic Information

- **Project Name**: 快速傅里叶变换fft
- **Description**: 本项目是一个使用傅里叶变换对信号进行去噪的Python脚本。通过生成一个由不同正弦波和余弦波组成的混合信号，并对该信号进行傅里叶变换分析。脚本利用振幅谱对信号进行去噪处理，包括去除低振幅噪声和高频噪声，并展示原始振幅谱和去噪后的振幅谱进行对比。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 46
- **Created**: 2023-04-16
- **Last Updated**: 2023-04-16

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 项目描述

- 本项目是一个使用傅里叶变换对信号进行去噪的Python JupyterNotebook文件。
- 通过生成一个由不同正弦波和余弦波组成的混合信号，并对该信号进行傅里叶变换分析。脚本利用振幅谱对信号进行去噪处理，包括去除低振幅噪声和高频噪声，并展示原始振幅谱和去噪后的振幅谱进行对比。

## 项目运行效果截图
![效果截图](./resultScreen.bmp)

## 功能
- 生成混合信号：由不同频率的正弦波和余弦波组成的混合信号。
- 傅里叶变换：计算信号的傅里叶系数和振幅谱。
- 信号去噪：通过设置阈值对振幅谱进行去噪处理，去除低振幅噪声和高频噪声。
- 可视化展示：绘制原始振幅谱和去噪后的振幅谱进行对比。

## 依赖
- Python 3.x
- NumPy
- Matplotlib

## 使用
1. 下载或克隆项目代码到本地。
2. 运行Jupyter Notebook文件
3. 查看并分析输出的振幅谱图像。

## 注意
- 选择合适的阈值进行去噪处理是关键，阈值的选取可以根据实际信号的特点进行调整。
- 由于傅里叶变换是对信号的整体进行分析，因此去噪处理可能会影响信号中的某些有效成分。在实际应用中需要谨慎选择处理方法。

## 个人信息
[TODO: 此处填写个人信息]
- 学号: 202052320228
- 年级: 2020
- 专业: 智能科学与技术
- 班级: 2 班