learn_fft.py

import numpy as np
from scipy.fftpack import fft
import matplotlib.pyplot as plt
Fs =10e3      # 采样频率
Fs=int(Fs)
f1 =390       # 信号频率1
f2 = 2e3      # 信号频率2
t=np.linspace(0,1,Fs)   # 生成 1s 的实践序列   
noise1 = np.random.random(Fs)      # 0-1 之间的随机噪声
noise2 = np.random.normal(1,10,Fs)
#产生的是一个10e3的高斯噪声点数组集合（均值为：1，标准差：10）
y=2*np.sin(2*np.pi*f1*t)+5*np.sin(2*np.pi*f2*t)+noise2

def FFT (Fs,data):
    L = len (data)                        # 信号长度
    N =np.power(2,np.ceil(np.log2(L)))   
    N=int(N) # 下一个最近二次幂
    FFT_y1 = np.abs(fft(data,N))/L*2      # N点FFT 变化,但处于信号长度
    Fre = np.arange(int(N/2))*Fs/N        # 频率坐标
    FFT_y1 = FFT_y1[range(int(N/2))]      # 取一半
    return Fre, FFT_y1

Fre, FFT_y1 = FFT(Fs,y)
print(1)