Блог

У меня есть следующий набор данных в нормальном пространстве, назовем его func : я преобразовал его в пространство фурье с помощью алгоритма numpy fft from numpy.fft import fft as fourier , я получил форму фурье с использованием func_fourier = np.fft.fftshift(fourier(func)) и построил абсолютные значения plt.plot(np.abs(func_fourier)) , что приводит к следующему графику:.

Теперь я хочу подогнать гауссову модель к этой функции в фурьевом пространстве. Проблема в том, что у меня нет значений x(частот), по которым я мог бы построить свой func_fourier график. Как мне создать правильный частотный массив в пространстве фурье, который мне также нужен для подгонки гауссовой модели к моей преобразованной функции ?

Значения x по умолчанию создаются следующим образом:

 frequencies = list(range(len(y)))
 

Примечание: Согласно вашему объяснению, ваши преобразованные значения Фурье хранятся в func_fourier, поэтому значение y равно func_fourier .