快速傅立叶变换中频率的计算

Question

我有一个中心频率为162.550 MHz，采样率为1,000,000的软件定义无线电记录的信号输出值。现在，为了在频域中分析数据，我计算了FFT，这很简单。

#Calculating FFT of signal 
fourier=np.fft.fft(RadioData)

因为对于振幅-频率图，我也需要计算信号中存在的频率。为此，我使用了Numpy fftfreq。

freq=np.fft.fftfreq(fourier.shape[0])

输出在-0.5%- 0.4999995的范围内。我很困惑如何解释这个结果，或者如何计算数据中存在的频率？

Answer 1

当SDR采样是基带IQ (或复数，或余弦/正弦)时，则带宽等于IQ采样率。这是因为基带IQ采样(与single_channel严格实数采样不同)可以独立地同时包含正频谱和负频谱，带宽分别为RTL-SDR(et.al)的一半以上和一半以下。调谐的RF频率设置(除非选择了频率偏移)。

因此，IQ数据的FFT的频率范围将从Fcenter -(指示带宽/2)到几乎Fcenter +(指示带宽/2)。或者对于您的示例: 162.050到(略低于) 163.050 MHz。(“比特低于”值取决于FFT大小。)步长dF是IQ采样率除以FFT长度。

(请注意，标量采样的数据速率是IQ采样速率的两倍，因为每个IQ采样包含两个采样(实部和虚部，或余弦和正弦混频器输出)。因此，因为每个IQ样本包含更多信息，所以信息带宽可以更大。但SDR应用程序通常会显示IQ采样率，而不是更高的原始数据速率。)