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Numpy peut réaliser des calculs de FFT à l'aide de son module `fft`. Des exemples et explications sont fournis sur la [[https:// | Numpy peut réaliser des calculs de FFT à l'aide de son module `fft`. Des exemples et explications sont fournis sur la [[https:// | ||
- | Cependant, ce calcul de FFT nous donne un résultat symétrique en fréquence (bon, pourquoi pas, les maths peuvent être parfois contre-intuitives et sembler éloignées de la réalité physique), mais également des résultats sous forme de valeur complexe.\ | + | Cependant, ce calcul de FFT nous donne un résultat symétrique en fréquence (bon, pourquoi pas, les maths peuvent être parfois contre-intuitives et sembler éloignées de la réalité physique), mais également des résultats sous forme de valeur complexe.\\ |
Comment faire pour exploiter ce résultat complexe sous l' | Comment faire pour exploiter ce résultat complexe sous l' | ||
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- | Pour chaque fréquence (frequency bin), l' | + | Pour chaque fréquence (frequency bin), |
- | et la phase `atan2(im, re)`donne la phase relative de cette composante. | + | |
- | Les parties imaginaires et réelles en tant que telles ne donnent pas d' | + | la phase `atan2(im, re)`donne la phase relative de cette composante |
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+ | à moins qu'on s' | ||
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