我正在提取心率变量（HRV）频域特征，例如LF，HF，使用FFT。目前，我已经发现LF和HF值的序列长度较长，例如3分钟，将比较短的序列长度大，例如30秒。我想知道这是一个常见的观察，还是我的执行代码中有一些错误？提前致谢
答案 0 :(得分：2)
是的，每个bin中的频率取决于N，即序列长度。
答案 1 :(得分：1)
FFT本身就是无量纲基础变换。但是，如果您知道输入数据的采样率（Fs）和FFT的长度（N），则每个FFT结果元素或结果仓表示的中心频率为bin_index *（Fs / N）。
通常（使用基带采样）结果范围从0（DC）到Fs / 2（对于严格实数输入，其余FFT结果只是前半部分的复共轭镜像）。
补充：许多正向FFT实现（但不是全部）都是能量保持。由于输入较长FFT的相同幅度的较长信号包含更多的总能量，因此FFT结果能量也将以相同的比例更大，或者通过足够窄带分量的分组幅度，和/或通过分配到更多分区中
答案 2 :(得分：0)
至少在最常见的FFT实现中，您所期待的是预期的。通常，正向的比例因子为N，反向的比例因子为1，因此如果您需要，则需要将因子1/N的比例缩放sqrt(N)。有兴趣计算光谱能量（或功率）。
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比例因子，因此您需要检查FFT库的文档是否绝对确定。