Python-傅立叶逆变换

Question

问题

我正在尝试从音频文件获得的一组数据中删除频率。

为了简化我的问题，我创建了下面的代码，该代码创建了一组wave，并将它们合并为一个复杂的wave。然后找到该复杂波的傅立叶变换并将其逆。

我希望看到原始波形，因为应该没有数据丢失，但是我收到的波形却截然不同。

代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random

#Get plots
fig, c1 = plt.subplots()
c2 = c1.twinx()

fs = 100 # sample rate 
f_list = [5,10,15,20,100] # the frequency of the signal

x = np.arange(fs) # the points on the x axis for plotting

# compute the value (amplitude) of the sin wave for each sample
wave = []
for f in f_list:
    wave.append(list(np.sin(2*np.pi*f * (x/fs))))

#Adds the sine waves together into a single complex wave
wave4 = []
for i in range(len(wave[0])):
    data = 0
    for ii in range(len(wave)):
        data += wave[ii][i]
    wave4.append(data)

#Get frequencies from complex wave
fft = np.fft.rfft(wave4)
fft = np.abs(fft)

#Note: Here I will add some code to remove specific frequencies

#Get complex wave from frequencies
waveV2 = np.fft.irfft(fft)

#Plot the complex waves, should be the same
c1.plot(wave4, color="orange")
c1.plot(waveV2)
plt.show()

结果：（橙色是波浪，蓝色是原始波浪）

预期结果：

蓝色和橙色线（创建的原始波浪和新波浪）的值应该完全相同

Answer 1

在进行逆FFT之前，请获取FFT的绝对值。那会改变事情，可能是造成问题的原因。