Question

我比较了Matlab和numpy中的相位和幅度谱。我认为Matlab可以正常工作，但是numpy计算出正确的幅度谱，但是相位谱很奇怪。我必须如何更改numpy的python代码才能正确计算fft？

Matlab：

fs = 1e4;
dt = 1 / fs;
t = 0:dt:0.5;
F = 1e3;

y = cos(2*pi*F*t);
S = fftshift(fft(y) / length(y));
f_scale = linspace(-1, 1, length(y)) * (fs / 2);

a = abs(S);
phi = (angle(S));

subplot(2, 1, 1)
plot(f_scale, a)
title('amplitude')

subplot(2, 1, 2)
plot(f_scale, phi)
title('phase')

Python：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fs = 1e4
dt = 1 / fs
t = np.arange(0, 0.5, dt)
F = 1e3

y = np.cos(2*np.pi*F*t)
S = np.fft.fftshift(np.fft.fft(y) / y.shape[0])
f_scale = np.linspace(-1, 1, y.shape[0]) * (fs / 2)

a = np.abs(S)
phi = np.angle(S)

plt.subplot(2, 1, 1, title="amplitude")
plt.plot(f_scale, a)

plt.subplot(2, 1, 2, title="phase")
plt.plot(f_scale, phi)

plt.show()

matlab output

numpy output

Answer 1

理解np.arange时出现问题。它会在达到所需值之前dt 停止（您通过的间隔在右侧打开）。如果您定义

t = np.arange(0, 0.5+dt, dt)

一切正常。

Answer 2

正如另一个答案中指出的那样，要使Python绘图与matlab输出匹配，您必须调整t数组，使其具有与matlab代码中的t数组相同的值。 / p>

但是，如果您打算在信号中使用整数个周期，那么FFT只有两个非零值（在±输入频率处），那么Python代码才是正确的。 Python代码中的相位看起来很奇怪，因为除与信号频率相关的傅立叶系数外，所有傅立叶系数都（理论上）为0。使用有限精度算术，这些系数最终成为具有很小幅度且基本上是随机相位的数字“噪声”。 / p>

为什么numpy fft返回不正确的相位信息？

2 个答案: