FFT：找到并去除信号中嘈杂的 50Hz

Question

我有噪声 data（周期为 1.8s 的峰值，每个周期 2048 个 bin），我想为其计算频率并删除 50Hz。我很确定我要寻找的频率是 50Hz，因为我是通过使用 originlab 找到它的。

当我尝试在 python 中执行相同操作时，平均峰值约为 47Hz。我正在查看教程和示例，但结果还是一样。

import numpy as np
from scipy.fftpack import fft
from scipy.fftpack import fftfreq
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.loadtxt('3.dat', comments="#")
t = data[:, 0]
y = data[:, 2]
len_data = len(data)
bins = 2048
plt.figure(figsize=(7, 9))
plt.subplot(211)
plt.plot(t, y, 'b-')
plt.xlabel("time[sec]")
plt.ylabel("original signal")
plt.subplot(212)
F = fft(y)
freq = fftfreq(len(t), (t[1] - t[0]))
ipos = np.where(freq > 0)
freqs = freq[ipos]
mags = np.abs(F[ipos])
plt.plot(freqs, mags, 'b-')
plt.xlabel("freq")
plt.ylabel("POWER")
plt.savefig('stoc.png')
plt.show()

谁能帮我解决一下？

关于隔音的问题我要重新来过。当我减去频率时，信号幅度显着降低。这是正确的吗？

data = np.loadtxt('3.dat', comments="#")
t = data[:, 0]
phase = data[:, 1]
y = data[:, 2]
pulse_no = data[:, 3]
len_data = len(data)
bins = 2048
ti = np.linspace(t[0], t[-1], len_data)
yi = np.interp(ti, t, y)
t, y = ti, yi

plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.subplot(511)
plt.plot(t, y, 'b-')
plt.xlabel("time[sec]")
plt.ylabel("original signal")
plt.subplot(512)
F = fft(y)
N = len(t)
w = fftfreq(N, (t[1] - t[0]))
ipos = np.where(w > 0)
freq = w[ipos]
mags = abs(F[ipos])
plt.plot(freq, mags)
ip = np.where(F > 0)[0]
Fs = np.copy(F)
yf = ifft(Fs)
ip = np.where(F > 0)[0]
Ff = np.copy(F)
Ff[ip > ip[[(181)]]] = 0
Ff[ip < ip[[(175)]]] = 0
magsf = abs(Ff[ipos])
plt.plot(freq, magsf, 'r-')
plt.subplot(513)
Fr = mags - magsf
plt.plot(freq, Fr)
plt.subplot(514)
yf = ifft(Ff)
yr = ifft(Fr)
plt.plot(t, yf)
plt.subplot(515)
flux = y - np.real(yf)
plt.plot(t, flux)
plt.plot(t, y)
plt.show()

Answer 1

您的问题似乎是您的时间网格分布不均匀：

In [83]: d = np.diff(data[:,0])

In [84]: d
Out[84]: 
array([ 0.0006144 ,  0.0006144 ,  0.00049152, ...,  0.0006144 ,
        0.0006144 ,  0.00049152])

如果我将值插值到一个恒定的时间间隔：

data = np.loadtxt('3.dat', comments="#")
t = data[:, 0]
y = data[:, 2]
len_data = len(data)

ti = np.linspace(t[0], t[-1], len_data)
yi = np.interp(ti, t, y)
t, y = ti, yi

峰值在 50 Hz：

FFT：找到并去除信号中嘈杂的 50Hz

FFT: find and cut noisy 50Hz in signal

python

signal-processing

fft