--zad1
array = np.genfromtxt('spots.txt')
print(array)


w = 1
n = len(array)
x = range(0,len(array))

fig = plt.figure(figsize=(15, 6), dpi=80)
ax = fig.add_subplot(121)
ax.plot(x, array)


signal1 = fft(array)
# sygnal w dziedzinie czestotliwosci
signal1 = abs(signal1)
# modul sygnalu

#freqs = range(len(array))
#freqs = range(0,w,int(w/n))
freqs = np.arange(0,w,w/n)
signal1 = abs(signal1) / len(array) * 2

ax = fig.add_subplot(122)
ymax = max(signal1)

    #ymax = A
if (ymax > 3.0):
    ax.set_ylim([0.0,ymax])
else:
    ax.set_ylim([0.0,3.0])
ax.set_ylim([0,ymax])

plt.stem(freqs, signal1, '-*')
ax.grid()

plt.show()

np.fft.fft(array)

--zad2

# Wyrysuj sygnał
# Zdefiniuj funckję
def create_signal(A = 1, A2=1, LP = 1, w = 40, f = 2.0):

    T = 1.0/f
    # Okres sygnalu [s] (jak długo trwa jeden przebieg sinusa)

    TW = 1.0/w
    # Okres probkowania [s] (co ile sekund pobieramy próbkę)

    t = np.arange(0, LP*T, TW)
    # generujemy momenty, w których pobieramy próbki

    n = len(t)



    FUNC = lambda t :  A*sin(2*pi*t) + A2*sin(4*pi*t)
    # def. funkcji (tutaj sinus)

    signal = FUNC(t)
    # funkcja sprobkowana

    fig = plt.figure(figsize=(15, 6), dpi=80)
    ax = fig.add_subplot(121)
    ## --- POMOCNICZY SYGNAL
    base_t = np.arange(0, LP*T, 1.0/200.0)
    base_signal = FUNC(base_t)
    print(len(base_signal))
    print(len(base_t))
    ax.plot(base_t, base_signal, linestyle='-', color='red')
    ax.set_ylim([min(base_signal), max(base_signal)])
    ## ---
    ax.plot(t, signal, 'o')
    signal1 = fft(signal)
    # sygnal w dziedzinie czestotliwosci
    signal1 = abs(signal1) / len(signal) * 2
    # modul sygnalu

    #TW
    freqs = np.arange(0, w, w / n) # range HZ


    ax = fig.add_subplot(122)

    #ax.set_ylim([0.0, A])
    ymax = max(signal1)
    if (ymax > 3.0):
        ax.set_ylim([0.0,ymax])
    else:
        ax.set_ylim([0.0,3.0])
    plt.stem(freqs, signal1, '-*')


    plt.xlabel("f[Hz]")
    plt.ylabel("A[j]")

    plt.show()

create_signal(f=1.0, w=20)

--po usunieciu
def create_signal(A = 1, A2=1, LP = 1, w = 40, f = 2.0):

    T = 1.0/f
    # Okres sygnalu [s] (jak długo trwa jeden przebieg sinusa)

    TW = 1.0/w
    # Okres probkowania [s] (co ile sekund pobieramy próbkę)

    t = np.arange(0, LP*T, TW)
    # generujemy momenty, w których pobieramy próbki

    n = len(t)



    FUNC = lambda t :  A*sin(2*pi*t) + A2*sin(4*pi*t)
    # def. funkcji (tutaj sinus)

    signal = FUNC(t)
    # funkcja sprobkowana

    signal = fft(signal)

    #print(signal)

    signal[2] = 0

    signal = ifft(signal)


    fig = plt.figure(figsize=(15, 6), dpi=80)
    ax = fig.add_subplot(121)
    ## --- POMOCNICZY SYGNAL
    base_t = np.arange(0, LP*T, 1.0/200.0)
    base_signal = FUNC(base_t)
    print(len(base_signal))
    print(len(base_t))
    ax.plot(base_t, base_signal, linestyle='-', color='red')
    ax.set_ylim([min(base_signal), max(base_signal)])
    ## ---
    ax.plot(t, signal, 'o')
    signal1 = fft(signal)
    # sygnal w dziedzinie czestotliwosci
    signal1 = abs(signal1) / len(signal) * 2
    # modul sygnalu

    #TW
    freqs = np.arange(0, w, w / n) # range HZ


    ax = fig.add_subplot(122)

    #ax.set_ylim([0.0, A])
    ymax = max(signal1)
    if (ymax > 3.0):
        ax.set_ylim([0.0,ymax])
    else:
        ax.set_ylim([0.0,3.0])
    plt.stem(freqs, signal1, '-*')


    plt.xlabel("f[Hz]")
    plt.ylabel("A[j]")

    plt.show()

create_signal(f=1.0, w=20)