来自接近完美正弦波的奇怪FFT频谱

Question

我已经在我的Abaqus仿真中检索到一些信号以进行验证。真实信号应为300kHz时的理想正弦波，我使用scipy.fftpack.fft对采样信号进行了fft运算。

但是我得到了一个奇怪的频谱，如下所示（对不起，我太懒了，无法将频谱的x轴缩放到正确的频率）。在同一图中，我将信号切成碎片，并在时域中进行了绘制。对于纯正弦波，我也重复了相同的过程。 这完全让我感到惊讶。如下代码所示，采样频率是信号频率的16.66倍。目前，我认为这是由于采样期间的误差很小。从理论上讲，Abaqus应该定期进行采样。如您所见，这里有一些小错误，因此我信号中的点看起来比理想信号更粗。但是，如此小的误差是否会在频谱上产生显着差异？否则，为什么频谱如此？

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FYI1：这是我的信号的fft放大频谱：

FYI2：这是用于产生上述数字的python代码

def myfft(x, k, label):
    plt.plot(np.abs(fft(x))[0:k], label = label)
    plt.legend()

plt.subplot(4,1,1)
for i in range(149800//200):
    plt.plot(mysignal[200*i:200*(i+1)], 'bo')
plt.subplot(4,1,2)
myfft(mysignal,150000//2, 'fft of my signal')
plt.subplot(4,1,3)
[Fs,f, sample] =  [5e6,300000, 150000]
x = np.arange(sample)
y = np.sin(2 * np.pi * f * x / Fs)
for i in range(149800//200):
    plt.plot(y[200*i:200*(i+1)], 'bo')
plt.subplot(4,1,4)
myfft(y,150000//2, 'fft of a perfect signal')
plt.subplots_adjust(top = 2, right = 2)

FYI3：Here是我的信号，格式为.npy和.txt。信号很长。它具有150001点。 .txt是Abaqus的原始文件。 .npy格式是我用来生成上述图的格式-（1）移除了时间向量，（2）数据以一半精度进行了标准化。

Answer 1

您使用的任何标准FFT算法均假设您提供的信号是均匀采样的。在这种情况下，均匀意味着时间间隔相等。您的信号显然不是被均匀采样的，因此FFT不会“看到”完美的正弦，而是“失真”。结果，您会看到FFT计算的所有这些其他频谱分量，以将失真的信号映射到频域。您现在有两个选择。重新采样信号，即对信号进行均匀采样并使用现成的FFT或进行非均匀FFT获得频谱。这是一个您可以用来计算non-uniform FFT的库。