将Excel文件转换为Python频率

Question

基本上，我有一个Excel文件，第一列是电压，第二列是时间。我想找出电压的周期，因为它会生成一个图表，y轴是电压，x轴是时间，看起来像一个正弦函数，有规律地波动。

为了找到频率，我把我的Excel文件上传到了Python，因为我觉得这样会更简单——可能还有什么我没想到的，可以让这个过程更简单。

到目前为止，在Python中我已经做了：

import xlrd
import numpy as N
import numpy.fft as F
import matplotlib.pyplot as P

wb = xlrd.open_workbook('temp7.xls') #LOADING EXCEL FILE
wb.sheet_names()
sh = wb.sheet_by_index(0)

first_column = sh.col_values(1) #VALUES FROM EXCEL
second_column = sh.col_values(2) #VALUES FROM EXCEL

那么，我该如何从这里找到频率呢？

Answer 1

我不知道你对傅里叶变换了解多少，所以如果我说的背景知识太多了，请见谅。
你的信号并不是只有“一个频率”，它可以看作是许多频率的总和。傅里叶变换可以告诉你这些频率的权重。可惜的是，当我们把模拟信号（连续时间）转换成数字信号（离散时间）时，可能会丢失一些信息。这就限制了我们能获取的频率信息——也就是说，我们能确定的最高频率和数字采样率有关（这就是奈奎斯特-香农准则）:

fs > 2B

这里的 fs 是你的采样率（每单位时间的样本数，通常以赫兹为单位），而 B 是你信号的最高频率。如果你的信号实际上有高于 B 的频率，它们会被“混叠”成一个低于 B 的值。

对于你的问题，你只需要做以下操作：

x = N.array(first_column)
X = F.fft(x)

现在 X 是你电压信号的频率域表示。根据采样定理，相应的频率范围是 [0, fs)。那么，fs 是什么呢？你需要通过查看样本数量除以你采样信号的总时长来计算它（注意单位）：

fs = len(second_column) / second_column[-1]

请注意，这种信号的表示也可能是复杂的，也就是说，每个频率都有一个对应的幅度和相位。

希望这些信息对你有帮助，也希望我没有讲了一堆你已经知道的内容。