Pourquoi le module FFT pour DF plus petit montre-t-il un dysfonctionnement UEXPECT dans Python?

1. Comment normalisez-vous FFT?
2. Quels sont les inconvénients de la FFT?
3. Comment extraire la fréquence de FFT Python?

Comment normalisez-vous FFT?

Normalisez la FFT en la divisant par la longueur du signal d'origine dans le domaine temporel. Les valeurs zéro dans le signal sont considérées comme faisant partie du signal, donc les «échantillons non nul» sont inappropriés. La longueur à utiliser pour normaliser le signal est la longueur avant d'ajouter un pading zéro.

Quels sont les inconvénients de la FFT?

Un inconvénient associé à la FFT est la plage restreinte de données de forme d'onde qui peuvent être transformées et la nécessité d'appliquer une fonction de pondération de fenêtre (à définir) à la forme d'onde pour compenser la fuite spectrale (également à définir). Une alternative à la FFT est la transformée de Fourier discrète (DFT).

Comment extraire la fréquence de FFT Python?

Nous pouvons obtenir l'ampleur de la fréquence à partir d'un ensemble de nombres complexes obtenus après avoir effectué FFT I.E Transformée de Fourier rapide en python. La fréquence peut être obtenue en calculant l'ampleur du nombre complexe. Ab (x) si simple sur chacun de ces nombres complexes devrait renvoyer la fréquence.