来源：EETOP 行者无疆（论坛usrname:ICNO.1） 的博客
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Python 是目前的热门语言，一直觉得掌握一门编程语言对作为搞技术的来说还是很有必要的，结合工作中能用到的一些数据处理和分析的内容，觉得从数据分析入手，争取能够掌握Python在数据处理领域的一些应用。下面是基于Python的numpy进行的数字信号的频谱分析介绍
一、傅里叶变换
傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁，在频域里可以更方便的进行一些分析。傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析，简单说就是具有一定周期性的信号，因为傅里叶变换采取的是有限取样的方式，所以对于取样长度和取样对象有着一定的要求。
二、基于Python的频谱分析
# _*_ coding:utf-8 _*_
import numpy as np #导入一个数据处理的模块
import pylab as pl #导入一个绘图模块，matplotlib下的模块
sampling_rate = 8000 ##取样频率
fft_size =512 #FFT处理的取样长度
t = np.arange(0,1.1,1.0/sampling_rate)
#np.arange(起点，终点，间隔)产生1s长的取样时间
x = np.sin(2*np.pi*156.25*t)+2*np.sin(2*np.pi*234.375*t)
#两个正弦波叠加，156.25HZ和234.375HZ，因此如上面简单
#的介绍FFT对于取样时间有要求，
#N点FFT进行精确频谱分析的要求是N个取样点包含整数个
#取样对象的波形。
#因此N点FFT能够完美计算频谱对取样对象的要求
#是n*Fs/N（n*采样频率/FFT长度），
#因此对8KHZ和512点而言，
#完美采样对象的周期最小要求是8000/512=15.625HZ,
#所以156.25的n为10,234.375的n为15。
xs = x[:fft_size]# 从波形数据中取样fft_size个点进行运算
xf = np.fft.rfft(xs)/fft_size # 利用np.fft.rfft()进行FFT计算，rfft()是为了更方便
#对实数信号进行变换，由公式可知/fft_size为了正确显示波形能量
# rfft函数的返回值是N/2+1个复数，分别表示从0(Hz)
#到sampling_rate/2(Hz)的分。
#于是可以通过下面的np.linspace计算出返回值中每个下标对应的真正的频率：
freqs = np.linspace(0,sampling_rate/2,fft_size/2+1)
# np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
#在指定的间隔内返回均匀间隔的数字
xfp = 20*np.log10(np.clip(np.abs(xf),1e-20,1e1000))
#最后我们计算每个频率分量的幅值，并通过 20*np.log10()
#将其转换为以db单位的值。为了防止0幅值的成分造成log10无法计算，
#我们调用np.clip对xf的幅值进行上下限处理
pl.figure(figsize=(8,4))
pl.subplot(211)
pl.plot(t[:fft_size], xs)
pl.xlabel(u"时间(秒)")
pl.title(u"The Wave and Spectrum 156.25Hz234.375Hz")
pl.subplot(212)
pl.plot(freqs, xfp)
pl.xlabel(u"Hz")
pl.subplots_adjust(hspace=0.4)
pl.show()
#绘图显示结果
现在来看看频谱泄露，将采样对象的频率改变
x = np.sin(2*np.pi*100*t)+2*np.sin(2*np.pi*234.375*t)
我们明显看出，第一个对象的频谱分析出现“泄露”，能量分散到其他频率上，
没法准确计算到计算对象的频谱特性。
窗函数
上面我们可以看出可以通过加“窗”函数的方法来处理，尽量保证FFT长度内
的取样对象是对称的。
import pylab as pl
import scipy.signal as signal
pl.figure(figsize=(8,3))
pl.plot(signal.hann(512))#汉明窗函数
pl.show()
对上述出现频谱泄露的函数进行加窗处理，后面会介绍一下各种加窗函数的原理和效果。
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