单相功率分析仪的FFT算法代码

单相功率分析仪通常利用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）技术来将时间域的电压或电流信号转换到频域，以便测量其频率成分和功率分布。FFT是一个高效算法，可以将输入数据分解成一系列正交的复杂指数函数。

以下是一个简单的Python示例，使用numpy库实现了基本的单相功率计算（基波和谐波）：

import numpy as np

def single_phase_power_analysis(data, sample_rate):
    # 数据预处理（假设是单通道、连续采样）
    fft_data = np.fft.fft(data)
    
    # 获取频率轴
    freqs = np.fft.fftfreq(len(data), d=1/sample_rate)
    
    # 取前半部分（负频忽略，因为fft是对称的）
    freqs = freqs[:len(fft_data)//2]
    fft_data = fft_data[:len(fft_data)//2]

    # 计算基波（50Hz/60Hz的交流电有效值）和总功率（平方和）
    fundamental_freq = 60  # 欧洲电网频率，如果在美国则改为50
    power_baseband = (np.abs(fft_data[freqs == fundamental_freq]) ** 2).sum()
    total_power = np.abs(fft_data)**2.0.sum()

    return power_baseband, total_power, freqs

# 使用示例
data = ...  # 输入的电压或电流样本数据
sample_rate = ...  # 采样速率（Hz）
power, total, freqs = single_phase_power_analysis(data, sample_rate)

请注意，实际应用中可能需要更复杂的滤波和处理步骤来提高精度，例如低通滤波消除噪声或提取特定谐波。