FFT Numpy sur quelques secondes

Question

J'essaie de comprendre comment fonctionne fft en python (ou en général).
Lorsque j'ai un signal enregistré pendant quelques secondes, je peux seulement afficher une seconde de cette FFT.
Existe-t-il un moyen de prendre toutes les données et de calculer la moyenne? Je l'ai fait auparavant dans LabView. Quelqu'un peut-il aider?

Voici un exemple de code que j'utilise.

from numpy import linspace, sin, pi, log10, average, arange 
from matplotlib.pyplot import plot, show, figure 
from numpy.fft import fft, fftfreq 

N = 1000 * 60 * 4 
dt = 1/1000 
x = linspace(0, N*dt, N) 
freq = linspace(10, 200, N) 
sinsweep = sin(x*freq) 
mavg = [average(sinsweep[i*60:(i+1)*60]) for i in range(int(N/60))] 
plot(freq, sinsweep, '.') 
plot(linspace(10, 200, int(N/60)), mavg, '.') 

f = figure() 
t = arange(60) 
sp = fft(mavg, n=60) 
freq = fftfreq(t.shape[-1]) 
plot(sp.imag) 
show() 

Answer 1

Je donne quelques modifications à votre code, pour obtenir un beau spectre. D'abord j'augmente le nombre de points pour vérifier le critère de Shannon. Et quelques astuces pour
améliorer la vitesse.

from numpy import linspace, sin, pi, log10, average, arange 
from matplotlib.pyplot import plot, show, figure 
from numpy.fft import fft, fftfreq 
close() 
N = 10000 * 60 * 4 
dt = 1/10000 
t = arange(0, N*dt, dt) 
freq = linspace(10, 200, N) 
sinsweep = sin(t*freq) 
mavg = sinsweep.reshape(-1,60).mean(1) 
tm=t[::60] 
figure('signal') 
plot(tm, mavg)  
sp = fft(mavg) 
freq = fftfreq(tm.size,dt*60) 
valid=freq>0 
figure('spectrum') 
plot(freq[valid],abs(sp[valid])) 
show() 

pour

Est-ce que vous attendiez?