np.fft.fft工作不正常

Question

我试图使用python3.x对一些数据进行fft。但当我绘图时，我得到了我的原始数据(?)不是数据的fft。我用matlab来比较结果。我已经尝试了很多例子，从这个网站，但似乎没有任何工作。我不习惯和蟒蛇一起工作。我怎样才能得到一个类似matlab的图形呢？我不在乎-f/2到f/2或0到f/2谱。我的数据

import scipy.io
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

mat = scipy.io.loadmat('sinal2.mat')

sinal2 = mat['sinal2']

Fs = 1000

L = 1997

T = 1.0/1000.0

fsig = np.fft.fft(sinal2)
freq = np.fft.fftfreq(len(sinal2), 1/Fs)

plt.figure()
plt.plot( freq, np.abs(fsig))
plt.figure()
plt.plot(freq, np.angle(fsig))
plt.show()

python的FFT：

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matlab中的FFT：

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Answer 1

导入的信号sinal2有一个大小(1997,1)。在这样的二维数组中，numpy.fft.fft在默认情况下沿最后一个轴计算快速傅立叶变换。在这种情况下，这意味着计算尺寸为1的1997年FFT。正如您可能知道的那样，1点FFT是一个标识映射(意味着单个值的FFT给出相同的值)，因此得到的2D数组与原始数组相同。

为了避免这种情况，您可以显式地指定另一个轴：

fsig = np.fft.fft(sinal2, axis=0)

或者以其他方式将数据转换为一维数组，然后计算一维数组的FFT：

sinal2 = singal2[:,0]
fsig = np.fft.fft(sinal2)

最后，您的FFT图显示了连接频谱的上、下半部分的一条水平线。请参阅我对另一个问题的回答以解决此问题。由于您提到实际上只需要一半的频谱，您还可以将结果截断到第一个N//2+1点：

plt.plot( freq[0:len(freq)//2+1], np.abs(fsig[0:len(fsig)//2+1]))