Discussion :

[mohammedtaha]

bonjour,
mon projet consiste à analyser des signaux à fréquence inconnu dans le but d'en extraire les composantes fréquentielles, pour se faire, j'ai créer un signal signal sinusoïdale que j'ai stocker dans un fichier csv (pour simuler après les signaux que je vais récupérer pour analyse), puis j'essai avec mon code d'extraire la fft pour en extraire les harmoniques
mon problème est que le code que j'ai me renvoies un spectre erroné.
voila mon code

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import *
from scipy.fftpack import fft
x=numpy.genfromtxt(r'C:\Users\souag\Desktop\pywav\sinus.csv', delimiter=',')
time=x[:,][:,0]
sine=x[:,][:,1:5]
print (sine[0:30])
time=time-time[0]
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(time,sine,'r')
axis([0,2,-2,4])
grid()
T=200.0
fe=10.0
Te=1/fe
N=int(T*fe)
tfd=numpy.fft.fft(sine)
f=numpy.arange(0,N)
figure(figsize=(10,4))
vlines(f,[0],numpy.absolute(tfd),'b')
xlabel('f')
ylabel('C')
axis([0,20,0,10])
grid()

[robinechuca]

Il ne vous renvoi pas un spectre foireux, c'est normal que vous ne retrouviez pas seulement les harmonique de vos sinusoïde de départ car votre signale est a support fini dans le temps.
Donc les maths disent que vous convolez votre spectre que vous attendez avec un sinus cardinal! Houla en gros ça veut dire que c'est mathématiquement pas possible d'avoir un spectre parfait.
Mais pas de panique! il existe des solutions! !
Vous pouvez prendre un signal de départ plus long (disons au pif au moins 10 fois la période la plus grande de vos sinusoïdes de départ).
Si vraiment vous pouvez pas faire ça, et bien ça se complique un peu, regarder les philtres anti repliement et ou les différentes fenêtres (j'ai Haming en tête mais il y en a d'autre).