Question

我创建了一个FFT类/对象，它将存储在2D数组中的信号生成，并在将其输入到matplotlib图之前生成其输入的后续FFT。

经过大量的阅读后，我很欣赏由于窗口化，需要在数据集中有理想的2 ^ x个点数和一个整数个周期，峰值的幅度永远不会是100 ％准确（但大致正确）。

然而，当我为信号添加DC偏移时，由于某种原因，0 Hz频率的峰值始终是实际DC /常数偏移的两倍！例如，如果我将2加到x Hz的正弦波上，我会在FFT上获得一个x Hz的峰值，在0时获得一个4的峰值。

为什么会这样 - 我可以纠正这个吗？

谢谢！

我正在使用的代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

class FFT:
    def __init__(self, time, signal, buff=1, scaling=2, centre=False): 
        self.signal = signal
        self.buff = buff
        self.time = time
        self.scaling = scaling
        self.centre = centre
        if (centre):
            self.scaling = 1
    def fft(self):
        self.Y = np.fft.fft(self.signal, self.buff * len(self.signal))  # Do fft on signal and store
        if (self.centre is True):
            self.Y = np.fft.fftshift(self.Y)  # centre 0 frequency in centre
        self.__graph__()
    def __graph__(self):
        self.N = len(self.Y) / self.scaling  # get FFT length (halved to avoid reflection)
        print (self.N)
        self.fa = 1 / (self.time[1] - self.time[0])  # get time interval & sampling frequency of FFT
        if (self.centre is True):
        self.t_axis = np.linspace(-self.fa / 2 * self.scaling, self.fa / 2 * self.scaling, self.N, endpoint=True)  # create x axis vector from 0 to nyquist freq. (fa/2) with N values
        else:
            self.t_axis = np.linspace(0, self.fa / self.scaling, self.N, endpoint=True)  # create x axis vector from 0 to nyquist freq. (fa/2) with N values
    def show(self, absolute=True):

        if absolute:
            plt.plot(self.t_axis, ((2.0) * self.buff / (self.N * (self.scaling))) * np.abs(self.Y[0:self.N]))
        else:
            plt.plot(self.t_axis, ((2.0) * self.buff / (self.Ns * (self.scaling))) * self.Y[0:self.N])  # multiply y axis by 2/N to get actual values
        plt.grid()
        plt.show()

def sineExample(start=0, dur=128, samples=16384):    
    t = np.linspace(start, dur + start, samples, True)
    print(t)
    f = 10.0  # Frequency in Hz
    A = 10.0  # Amplitude in Unit
    retarr = np.zeros(len(t))    
    retarr = np.column_stack((t, retarr))
    for row in range(len(retarr)):
        retarr[row][1] = A * np.sin(2 * np.pi * f * retarr[row][0]) + 2 # Signal  
    print(retarr)
    return retarr

hTArray = sineExample()
# plt.plot(hTArray[:,0], hTArray[:,1])
# plt.grid()
# plt.show()

myFFT = FFT(hTArray[:, 0], hTArray[:, 1], scaling=2,centre=False)
myFFT.fft()
myFFT.show()

Answer 1

实际上，恰恰相反。严格实数数据的完全复数FFT结果中的所有其他频率被分成2个结果区并被镜像为复共轭，因此当按1 / N缩放时，半正纯正弦振幅，除了DC分量和N / 2余弦分量，它们没有被分成2个FFT结果，因而没有减半。

Python FFT中的DC项 - 常数的幅度

1 个答案: