对傅里叶频谱图进行归一化有什么作用

对傅里叶频谱图进行归一化的作用是将其幅度范围缩放到一个可控的范围内，以便更好地观察和比较不同频率分量的强度。具体而言，归一化可以消除不同信号幅度的影响，使得不同信号可以在同一图像上进行比较，方便进行信号分析和处理。此外，归一化还可以使得信号在不同频率下的能量总和相等，从而更容易对信号能量进行比较和分析。

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fft归一化频谱图谐波向下

FFT（快速傅里叶变换）归一化频谱图是指将信号转换到频域后，根据幅度谱的数值范围，对其进行归一化处理，使得所有幅度值的范围在0到1之间，这样可以更好地观察信号的频域特征。

谐波向下是指，当信号在进行FFT变换后，得到的频谱图中，高频分量对应的幅度值会向下传递到低频部分。这种现象称为谐波向下。

举例来说，如果一个信号包含一定的高频分量，则在进行FFT变换后，这些高频分量对应的幅度值会出现在频谱图的高频部分。但是，由于谐波向下的影响，这些高频分量的幅度值也会向下传递到低频部分，从而对低频部分的幅度谱产生影响。

python绘制傅里叶频谱图

可以使用Python中的SciPy库和Matplotlib库来绘制傅里叶频谱图。以下是一些参考代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fft import fft, fftfreq

# 生成信号
fs = 1000 # 采样频率
f1 = 10 # 正弦波1频率
f2 = 20 # 正弦波2频率
t = np.arange(0, 1, 1/fs) # 时间序列
signal = np.sin(2*np.pi*f1*t) + 0.5*np.sin(2*np.pi*f2*t)

# 计算频谱
N = signal.shape[0] # 信号长度
freqs = fftfreq(N, 1/fs) # 频率序列
fft_data = fft(signal) / N # 归一化

# 绘制频谱
plt.plot(freqs, np.abs(fft_data)) # 取绝对值得到幅频值
plt.xlabel('Frequency(Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

这段代码首先生成了一个由两个正弦波叠加而成的信号，并使用快速傅里叶变换计算出了信号的频谱。最后使用Matplotlib库绘制了频谱图。