FFTフィルタの位相シフト

FFTして周波数帯域をカットしてからの逆FFTで信号を戻す作戦。

単純な波形においては問題がなさそうである。

3倍高調波である75Hzまで入れると・・・（カットは100Hzで）
25Hzも75Hzも大丈夫そうな感じではある。

Pythonで三角波

pythonは配列の要素にアクセスせず、配列のまま計算できるのが良い所である。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

freq = 1.0 #周波数として

 

time=np.arange(0.000,0.001*2**10,0.001) #時間の配列を作る

Signal = np.sin(2 * np.pi * freq * time) #正弦波を作る

 

plt.plot(time,Signal)

plt.show()

 

次のような配列要素ごとの計算をしなくて良いので、記述がやや楽。

for i = 0 to Ubound(time())

    Signal(i) = sin(2 * pi() * freq * time(i))

next i

 

 

正弦波は単一周波数しか含まれないので、矩形波や三角波を作ろうと思うと・・・・

 

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

freq = 2.0 #周波数として

time=np.arange(0.000,0.001*2**10,0.001) #時間の配列を作る

Signal = (time * freq) % 1  #余りを求める

 

plt.plot(time,Signal)  

plt.show()

 

これを0.5ずらして絶対値とったら三角波ですかね。

 

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

freq = 2.0 #周波数として

time=np.arange(0.000,0.001*2**11,0.001) #時間の配列を作る

Signal = 1-np.abs((time * freq/2) % 1-0.5)*2

plt.plot(time,Signal)

plt.show()

 

 

のこぎり波など不連続データが多いと周波数帯域が非常に高い所まで必要になるので、一旦三角波を使ってフィルタ特性を見てみようか、な。