python - 使用 heapq 函数“nlargest”在 python 中查找 FFT 的峰值及其对应的频率

Question

我正在使用 FFT 来查看我正在设计的 IC 测试仪的输出信号上的失真。我有两个数组，一个包含采样频率，另一个包含相应的 FFT 值。我已经能够使用 heapq 库中的 nlargest 函数打印三个最高的 FFT 值，但还想从 x 轴数组中打印相应的频率值。我的部分代码如下。频率值存储在数组“frq”中，FFT 值存储在数组“Y”中

Y = sci.fft(y)/n # fft computing and normalization
Y = Y[range(n/2)]
Y = abs(Y)
print heapq.nlargest(3, 20*np.log10(abs(Y)))
print heapq.nlargest(3, frq, key=lambda i: Y[i])

我从最后一行代码收到以下错误：

print heapq.nlargest(2, frq, key=lambda i: Y[i])
IndexError: index 500 is out of bounds for axis 0 with size 50

Answer 1

这样做的numpythonic方式将heapq完全跳过并像这样进行一些思考：

idx = np.argsort(Y)[::-1][:3]
y_top_3 = 20*np.log10(Y[idx])
f_top_3 = frq[idx]

如果你想获得一个可迭代的迭代，你可以这样做：

top_3 = np.vstack(f_top_3, y_top_3).T

Answer 2

这是一种将给出对应于最高值的 3 个元组的方法

from itertools import izip
print heapq.nlargest(3, izip(frq, 20*np.log10(abs(Y))), key=lambda x: x[1])

你也可以把Y放在第一位

print heapq.nlargest(3, izip(20*np.log10(abs(Y)), frq))