正负频率FFT后的显示位置
时间: 2024-04-22 15:24:54 浏览: 42
在进行FFT之后,得到的频谱数据通常是以正频率和负频率两部分呈现。正频率表示信号的正向旋转,而负频率表示信号的逆向旋转。这是由于傅里叶变换的性质所决定的。
在频谱图中,通常将正频率部分显示在图像的右半部分,而将负频率部分显示在图像的左半部分。频谱图的中心点表示直流成分(0 Hz),而左右两侧表示正负频率。
对于实数信号,正频率和负频率是对称的,因此只需要显示其中一半即可。一般情况下,频谱图会将负频率部分折叠到正频率部分,从而将整个频谱呈现在一个连续的范围内。
在具体的频谱显示工具或库中,可以通过设置参数或使用特定函数来控制频谱图的显示位置和范围。你可以查看相应的文档或参考示例代码,以了解如何正确地显示正负频率的FFT结果。
相关问题
np.fft.fft
`np.fft.fft` 是 Numpy 库中的一个函数,用于执行快速傅里叶变换(FFT)。FFT 是一种将信号从时域转换到频域的技术,它将信号分解成一系列正弦和余弦信号的加权和,这些信号被称为频率分量。FFT 特别适用于处理周期性信号,例如声音和振动信号。
`np.fft.fft` 的输入是一个一维或多维的数组,输出也是一个数组,其大小与输入数组相同。如果输入数组是实数,则输出数组的前一半包含正频率分量,后一半包含负频率分量。如果输入数组是复数,则输出数组包含复频率分量。
以下是一个使用 `np.fft.fft` 的简单示例:
``` python
import numpy as np
# 定义一个长度为 8 的实数数组
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
# 执行 FFT
y = np.fft.fft(x)
# 输出结果
print(y)
```
输出:
```
[28.+0.j -4.00000000e+00+9.65685425e+00j
-4.00000000e+00+4.00000000e+00j -4.00000000e+00+1.65685425e+00j
-4.00000000e+00+0.00000000e+00j -4.00000000e+00-1.65685425e+00j
-4.00000000e+00-4.00000000e+00j -4.00000000e+00-9.65685425e+00j]
```
输出数组的第一个值是信号的直流分量,其余的值是信号的频率分量。在这个例子中,我们使用 `np.fft.fft` 对一个长度为 8 的实数数组执行 FFT。输出数组的大小也是 8,其中第一个值是信号的直流分量,后面的值是正负频率分量。
matlab中fft
在MATLAB中,FFT是一种用于计算离散傅里叶变换(DFT)的函数。它将时域信号转换为频域表示,可以用于信号处理、频谱分析等应用。
FFT的MATLAB函数是fft。它使用以下语法:
```matlab
Y = fft(X)
```
其中,X是输入信号,Y是相应的变换结果。默认情况下,fft函数计算的是单边频谱,输出为复数形式。
如果想要计算双边频谱(包括正负频率),可以使用以下语法:
```matlab
Y = fft(X, n)
```
其中,n是指定的点数。使用n可以进行零填充或截断输入信号。
你还有其他相关的问题吗?