如何从fft函数获取频率轴？
问题内容：
因此，我可能缺少明显的东西，但是我搜索了许多教程和文档，但似乎找不到直接的答案。如何找到在Python中执行fft的函数的频率轴（特别是scipy库中的fft）？
我试图获取原始的EMG信号，对其执行带通滤波器，然后执行fft来查看其余的频率分量。但是，我不确定如何找到准确的x组件列表。我目前正在处理的特定信号以1000
Hz采样，并有5378个采样。
是否只是创建一个从0开始到fft’d数据长度的线性x？我看到很多人在创建从0到采样点乘以采样间隔的linspace。但是在这种情况下我的样本间距是多少？只是采样/采样率？还是完全其他的东西？
问题答案：
这是一个例子。
首先创建一个具有预定采样间隔的正弦波。我们将结合两个频率为20和40的正弦波。请记住，如果时间间隔较大，则高频可能会混叠。
#Import the necessary packages
from scipy import fftpack
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# sampling freq in herts 20Hz, and 40Hz
freq_sampling1 = 10
freq_sampling2 = 20
amplitude1 = 2 # amplitude of first sine wave
amplitude2 = 4 # amplitude of second sine wave
time = np.linspace(0, 6, 500, endpoint=True) # time range with total samples of 500 from 0 to 6 with time interval equals 6/500
y = amplitude1*np.sin(2*np.pi*freq_sampling1*time) + amplitude2*np.sin(2*np.pi*freq_sampling2*time)
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(time,y, 'k', lw=0.8)
plt.xlim(0,6)
plt.show()
注意图中的两个正弦波是叠加的。与频率一。10和振幅2，另一个具有频率。20和振幅4。
# apply fft function
yf = fftpack.fft(y, time.size)
amp = np.abs(yf) # get amplitude spectrum
freq = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*(6/500)), time.size//2) # get freq axis
# plot the amp spectrum
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(freq, (2/amp.size)*amp[0:amp.size//2])
plt.show()
注意，在幅度频谱中，两个频率被恢复，而在其他频率处，幅度为零。振幅值也分别为2和4。
您可以改为使用 tom10*fftpack.fftfreq建议的获得频率轴。 因此，代码更改为 *
yf = fftpack.fft(y, time.size)
amp = np.abs(yf) # get amplitude spectrum
freq = fftpack.fftfreq(time.size, 6/500)
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(freq[0:freq.size//2], (2/amp.size)*amp[0:amp.size//2])
plt.show()
我们只画了振幅谱的正部分 [0:amp.size//2]
