对IQ数据进行FFT变换的代码
时间: 2023-08-21 08:07:42 浏览: 91
好的,这里是一个使用Python对IQ数据进行FFT变换的代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成示例IQ数据
fs = 1000 # 采样率
t = np.arange(0, 1, 1/fs) # 时间序列
f1, f2 = 50, 100 # 两个信号的频率
I = np.sin(2*np.pi*f1*t) + np.sin(2*np.pi*f2*t) # In-phase信号
Q = np.cos(2*np.pi*f1*t) + np.cos(2*np.pi*f2*t) # Quadrature信号
IQ = I + 1j*Q # 复数形式的IQ数据
# 对复数数据进行FFT变换
N = len(IQ)
IQ_fft = np.fft.fft(IQ) / N # 归一化
# 计算幅度谱和相位谱
IQ_abs = np.abs(IQ_fft)
IQ_angle = np.angle(IQ_fft)
# 绘制幅度谱和相位谱
freqs = np.fft.fftfreq(N, 1/fs) # 频率序列
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(freqs, IQ_abs)
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Magnitude Spectrum')
plt.grid(True)
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(freqs, IQ_angle)
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Phase (radians)')
plt.title('Phase Spectrum')
plt.grid(True)
plt.show()
```
这段代码生成了一个包含两个信号(50 Hz和100 Hz)的IQ数据,然后使用numpy库的FFT函数进行了变换,并计算了幅度谱和相位谱,最后使用matplotlib库绘制了这两个谱。您可以根据需要修改代码来适应您的应用场景。