FFT结果Matlab VS Numpy (Python)：不同的结果
FFT（快速傅里叶变换）是一种常用的信号处理技术，用于将信号从时域转换到频域。在云计算领域中，FFT广泛应用于音视频处理、图像处理、数据压缩等领域。
Matlab和Numpy（Python的科学计算库）都提供了FFT的实现。然而，由于不同的实现细节和算法选择，Matlab和Numpy在计算FFT时可能会产生不同的结果。
Matlab是一种专业的数学软件，提供了丰富的信号处理工具箱，其中包括FFT函数。Matlab的FFT函数使用的是Cooley-Tukey算法，该算法在大多数情况下能够提供高效的FFT计算。Matlab的FFT函数返回的结果是一个复数数组，表示信号在频域中的幅度和相位信息。
Numpy是Python中常用的科学计算库，也提供了FFT的实现。Numpy的FFT函数使用的是快速傅里叶变换算法，该算法在大多数情况下也能够提供高效的FFT计算。Numpy的FFT函数返回的结果同样是一个复数数组，表示信号在频域中的幅度和相位信息。
由于Matlab和Numpy在实现FFT时使用的算法和优化技术可能不同，因此在某些情况下，它们计算得到的FFT结果可能会有微小的差异。这些差异可能源于舍入误差、算法的数值稳定性等因素。
对于选择使用哪种工具进行FFT计算，可以根据具体的需求和使用场景来决定。如果已经使用了Matlab或Python的科学计算库，可以直接使用对应的FFT函数。如果需要进行更复杂的信号处理或者与其他领域的计算进行集成，可以考虑使用Matlab提供的信号处理工具箱。
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我用下面的参数和公式来产生信号。
python代码：
import numpy as np
fs=15e6
dt=1/fs
f0=1e6
pri=400e-6
t=np.arange(0,pri,dt)
i=64
fd=5/(i*pri)
xt=0.1*np.exp(2j*np.pi*f0*t)
xf=np.fft.fft(xt)
matlab代码与python代码非常相似：
fs=15e6
dt=1/fs
f0=1e6
pri=400e-6
t=0:dt:pri-dt
i=64
fd=5/(i*pri)
xt=0.1*exp(2j*pi*f0*t)
xf=fft(xt)
这些代码将生成一个
浏览 10提问于2021-12-01得票数 1
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我正在将python代码转换为MATLAB，其中一个代码使用numpy rfft。在numpy的文档中，它显示了真正的输入。
计算实际输入的一维离散傅里叶变换。
所以，我在MATLAB中所做的是使用abs，但是结果是不同的。
Python代码
ffta = np.fft.rfft(a)
MATLAB代码
ffta = abs(fft(a));
我误解了什么？
浏览 3提问于2017-08-20得票数 4
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我需要将一段MATLAB代码转换成Python，这两方面我都做得不好。MATLAB中的代码使用fft和fftshift。我尝试在Python语言中使用NumPy。代码运行了，但当我比较结果时，它们并不匹配。我很感谢你的帮助。
以下是MATLAB代码：
h(1,1:Modes_number) = -1i*S;
hfft = fft(h);
hft0 = fftshift(hfft);
这是我写的Python代码：
h = np.zeros((1,self.cfg.Modes_number+1),dtype=complex)
for i in range(0, self.cfg.Modes_nu
浏览 1提问于2018-05-08得票数 0
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首先，我知道这里有一个与答案相同的问题：，但是在我所做的测试中，给出的答案不起作用：
当我从numpy.fft进行快速傅立叶变换时，我得到以下结果：
In [30]: numpy.fft.fft(numpy.array([1+0.5j, 3+0j, 2+0j, 8+3j]))
Out[30]: array([ 14.+3.5j, -4.+5.5j, -8.-2.5j, 2.-4.5j])
它与我的例子中的八度输出是相同的)
octave:39> fft([1+0.5j,3+0j,2+0j,8+3j])
ans =
Columns 1 through 3:
14.0000 + 3
浏览 0提问于2014-11-27得票数 4
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编辑：事实证明，与其他问题一样，这仍然是浮点舍入错误的问题。fft相对于ifft绝对误差的不对称性来自于数字大小的差异(1e10 Vs1e8)。
所以，关于Numpy/Scipy和MATLAB的区别有很多问题，然而，大多数问题都归结于浮点舍入误差，以及MATLAB将使元素1e-15的阶数变为0，这不是我所追求的。
我看到了一个完全不同的问题，对于相同的输入，Numpy/Scipy的输出在MATLAB的1e-6的阶数上产生了差异。同时，对于相同的输入，Numpy/Scipy在顺序或1e-9上产生差异。我的数据是一个长度为2^14的复杂一维向量，其零点位于数组的中间(如果您知道如何共享它，请告诉
浏览 2提问于2020-07-02得票数 2
我有一个计算信号DFT并绘制它的Matlab脚本：
(数据可以在上找到)
clc; clear; close all;
fid = fopen('s.txt');
txt = textscan(fid,'%f');
s = cell2mat(txt);
nFFT = 100;
fs = 24000;
deltaF = fs/nFFT;
FFFT = [0:nFFT/2-1]*deltaF;
win = hann(length(s));
sw = s.*win;
FFT = fft(sw, nFFT)/length(s);
FFT = [FFT(1);
浏览 10提问于2017-06-21得票数 2
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所以我用Numpy在Python中做了一些关于衍射的作业。我的结果根本就不是他们应该得到的结果，我很困惑。
我用来生成FFT的代码如下：
Python:
aperaturearray = np.array(im) # Turn image into numpy array
Ta = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(aperaturearray))
### I did some calculations here ###
ftfm = Image.fromarray(np.uint8(Utfm))
ftfm.save(("Path"))
Matla
浏览 1提问于2011-03-24得票数 2
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我正在做一个同时涉及Matlab和Python的项目，我正在制作一些图像。虽然我想要转换成图像的矩阵是相同的，我得到的图像是不一样的。我假设这与Python和Matlab命令在显示图像方面的等价性有关，因此这就是我在这里的原因。
MATLAB代码：
fmn0 = imread('cameraman.tif');
fmn=double(ifftshift(fmn0,2));
Fun=fftshift(fft(fmn,[],2),2);
imshow(real(Fun))
MATLAB输出：
PYTHON代码：
import numpy as np
import ma
浏览 2提问于2022-08-15得票数 0
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我试图使用python3.x对一些数据进行fft。但当我绘图时，我得到了我的原始数据(?)不是数据的fft。我用matlab来比较结果。我已经尝试了很多例子，从这个网站，但似乎没有任何工作。我不习惯和蟒蛇一起工作。我怎样才能得到一个类似matlab的图形呢？我不在乎-f/2到f/2或0到f/2谱。
import scipy.io
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mat = scipy.io.loadmat('sinal2.mat')
sinal2 = mat['sinal2']
Fs =
浏览 0提问于2018-04-09得票数 3
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我是一个Python新手，来自广泛使用MATLAB。我在MATLAB中转换了一些使用log2的代码，我使用了NumPy log2函数，得到了一个与我预期的结果不同的结果。我很惊讶，因为数字的精度应该是相同的(即MATLAB vs NumPy float64)。
MATLAB代码
a = log2(64);
--> a=6
基本Python代码
import math
a = math.log2(64)
--> a = 6.0
NumPy码
import numpy as np
a = np.log2(64)
--> a = 5.9999999999999991
修正
浏览 6提问于2013-07-17得票数 10
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我试着教自己一些使用python的FFT基础知识。目前，我正在尝试使用python和相关的库来重现matlab FFT2的衍射结果。
我尝试模拟的示例可以在这里找到：
在页面的底部，您将看到以下matlab代码：
D1 = fft2(M);
D2 = fftshift(D1);
imagesc(abs(D2))
axis image
colormap(hot)
title('{\bf Diffraction Pattern}')
这会将圆形孔径图像(如果有区别，他们实际上将其构建为阵列)转换为衍射图案。
圆形孔径www.mathworks.ch/help/releases/R
浏览 0提问于2013-12-11得票数 1
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我有一个读入的csv文件(在Jupyter笔记本上使用python3，但从终端获得相同的结果)。我通过numpy.fft.fft模块计算快速傅立叶变换，得到一个奇怪的结果，数据的快速傅立叶变换返回原始数据-即一个复向量，其实部恰好等于(实部)输入数据，虚部完全等于0。代码如下所示：
with open('/Users/amacrae/Documents/PMDi/MCT/Jan10/msin287.csv', 'r') as f:
c = csv.reader(f)
y = np.array(list(c),dtype=float)
YF = n
浏览 0提问于2016-01-12得票数 2
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我正在尝试比较Pyfftw (在Python3.6中)和matlab r2017a快速傅立叶变换。
import time
import numpy
import pyfftw
import multiprocessing
nthread = multiprocessing.cpu_count()
print(nthread)
n=2**20
a = pyfftw.empty_aligned(n, dtype='complex128')
print("fft_object = pyfftw.builders.fft(a)")
fft_object = pyf
浏览 2提问于2017-04-14得票数 1
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在Matlab和numpy中比较了相位和振幅谱。我认为Matlab工作正确，但numpy计算正确的振幅谱，但相位谱是奇怪的。如何更改python代码以正确计算numpy的fft？
Matlab：
fs = 1e4;
dt = 1 / fs;
t = 0:dt:0.5;
F = 1e3;
y = cos(2*pi*F*t);
S = fftshift(fft(y) / length(y));
f_scale = linspace(-1, 1, length(y)) * (fs / 2);
a = abs(S);
phi = (angle(S));
subplot(2, 1, 1)
plot
浏览 0提问于2018-10-18得票数 6
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我正在尝试将matlab代码转换成python。它加载.mat文件并将其绘制到python中。在python中处理struct是相当困难的，我仍然在努力掌握它的诀窍。 在python中尝试FFT时，即使矩阵中的数字是相同的，它也会产生一个非常不同的值。 在python中，格式是numpy.ndarray。 我不明白为什么会发生这样的事情。我认为这与我在python中的矩阵格式有关，尽管数字都是一样的。 Results in python & matlab
浏览 75提问于2020-04-28得票数 0
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我正在将MATLAB代码转换为Python代码，但是我得到了与numpy fft2()和MATLAB fft2()不同的结果。差别并不小。我怎么能得到同样的结果？
其中S是(10,10,3)数组
在Python中：
Normin1 = fft2(S)
print("Normin is\n",Normin1[:,:,0])
Output(Just first row):
Normin is
[[ 1.29098039e+01+0.00000000e+00j
-8.14368936e-01-4.02146547e-01j
4.57184468e-01+4.59545965e-0
浏览 0提问于2020-12-24得票数 0
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我是一名工程学研究生，目前正在进行从MATLAB到Python的转换，以便进行数值模拟。我的印象是，对于基本的数组操作，Numpy应该和MATLAB一样快。然而，对于我写的两个不同的程序，似乎MATLAB的速度是Numpy的两倍以下。我对Numpy (Python 3.3)使用的测试代码是：
import numpy as np
import time
a = np.random.rand(5000,5000,3)
tic = time.time()
a[:,:,0] = a[:,:,1]
a[:,:,2] = a[:,:,0]
a[:,:,1] = a[:,:,2]
toc = time
浏览 2提问于2013-07-10得票数 22
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我正在尝试为一个EEG项目将以下代码从MATLAB转换为Python (部分原因是Python稍微便宜一点！)
希望有人能为我指明正确的方向:我已经开始修改它，但陷入了困境:特别是试图找到等效的函数。
已尝试scipy.org (NumPy_for_Matlab_Users等)但我不确定我的参数的格式/数字是否正确)
我最初使用的是pyserial。
ser.read()
读入数据，然后
ord()
将其转换为整数，但这段MATLAB代码采用了另一种方法('uchar')
我的主要问题是
fopen
fread
find
repmat
以及整个绘图部分，因为我在Python语言
浏览 2提问于2010-02-24得票数 4
我在Python和MATLAB中都有一个复数向量(可以找到)。我正在计算ifft-transformation
ifft(<vector>)
在MATLAB中
np.fft.ifft(<vector>)
在Python里。我的问题是，我从中得到了两个完全不同的结果，即Python中的向量是复杂的，而不是MATLAB中的。虽然MATLAB中的某些组件为零，但没有一个组件是Python的。为什么会这样呢？fft-version按预期工作。最小值在1e-10附近，即不太低。
浏览 3提问于2016-05-12得票数 8
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我正在将我用MATLAB编写的一个数值方法翻译成Python。由于某些原因，几乎完全相同的Python代码运行起来相当慢。这里，U和V是在每个时间步长求解的未知数。U[:,n]和V[:,n]的大小为700x1。其余的变量(dt、A和denom)是常量。下面是循环(numpy已作为*导入)：
for n in range(0, 400):
UnVn2 = fft.fft(U[:, n] * V[:, n] ** 3)
U[:, n +1 ] = fft.ifft((fft.fft(U[:, n]) / dt - UnVn2 + A) / denom)
V[:, n + 1
浏览 2提问于2013-01-11得票数 3
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我有这个，我想在这个的基础上画出平均工频。我使用以下代码在Matlab中实现了它：
clear all;
close all;
EMG=load('EMG.txt');
N=1000; %my window
z=1;
fs=200 %sampling rate
for i=1:length(EMG)-N
DUM=0;
NUM=0;
FT=fft(EMG(i:i+N-1));
psd=FT.*conj(FT);
NFFT=length(fft2);
f = [1:NFFT/2]*fs/N;
for j=1:N
浏览 18提问于2016-06-20得票数 3
我有加速度计数据的时间序列，我想将其积分为速度和位置时间序列。这是使用FFT完成的，但Matlab和Python中的两种方法给出了不同的结果。
Matlab代码：
nsamples = length(acc(:,1));
domega = 2*pi/(dt*nsamples);
acchat = fft(acc);
% Make frequency array:
Omega = zeros(nsamples,1);
% Create Omega:
if even(nsamples)
nh = nsamples/2;
Omega(1:nh+1) = domega*(0
浏览 2提问于2018-04-10得票数 4
2回答
我正在以numpy数组的形式读取csv文件的特定列。当我尝试对这个数组进行fft时，我得到了一个NaN数组。如何让fft正常工作？这是我到目前为止所知道的：
#!/usr/bin/env python
from __future__ import division
import numpy as np
from numpy import fft
import matplotlib.pyplot as plt
fileName = '/Users/Name/Documents/file.csv'
#read csv file
df = np.genfromtxt(fil
浏览 2提问于2015-09-27得票数 14
2回答
矩形函数的数值傅里叶变换
、、、
这篇文章的目的是正确理解Python或Matlab上的数值傅里叶变换，并举例说明解析傅里叶变换是众所周知的。为此，本文选择了矩形函数，给出了它的解析表达式及其傅里叶变换，并给出了。
这里是Matlab中的代码
x = -3 : 0.01 : 3;
y = zeros(length(x));
y(200:400) = 1;
ffty = fft(y);
ffty = fftshift(ffty);
plot(real(ffty))
这里是Python中的代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(-3,
浏览 2提问于2016-11-18得票数 7
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我大部分的编程经验都是用MATLAB编写的，我最近开始熟悉Python。
我遇到了一些与我想要使用的东西相关的伟大的MATLAB代码，所以我尝试用Python重新创建它：
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-2, 2, 100) # seconds
y = np.linspace(-3, 3, 200) # seconds
xFreq = 2; # Hz
yFreq = -3; # Hz
a = np.matrix(np.matrix(np.exp(2j * np.
浏览 1提问于2019-10-10得票数 2
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我正在尝试计算和绘制随机信号的功率谱密度(PSD)。在读取np.fft.fft的时，它提到如果A = fft(a)，那么np.abs(A)就是它的振幅谱，np.abs(A)**2就是它的功率谱。
我的问题是，它是否考虑到了必要的除法(在Matlab中通常必须这样做)，等等，以适当地缩放它？
例如，如果x是，我的原始信号是V(伏特)，我这样做：
X = np.fft(x)
X = np.abs(X) #is that in Volts/Hz too?
#Do I have to divide by len(X) or anything else to scale i
浏览 0提问于2014-05-11得票数 3
我已经在python中使用numpy.fft.rfft()成功地完成了快速傅立叶变换。现在，我想将这段代码移植到C++。
在研究了这个主题之后，我可以使用cv::dft进行快速傅立叶变换。但是，问题是对于numpy.fft.rfft()，还有一个额外的参数，即fft长度，我在cv中找不到它。
我的Python代码如下：
window_frame = np.array([1,2,3,4])
fft_length = 10
np.abs(np.fft.rfft(window_frame, int(fft_length)))
结果是：
[10. , 8.16620583 , 4.25325404,
浏览 0提问于2019-01-23得票数 2
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我有Matlab代码，我想把它转换成Python。这里我有一个数组
python数组
import numpy as np
a = [ 81.42663125 -5.6074337j, -26.39236508 -2.20896985j, 0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j, 81.42663125-5.6074337j, -26.39236508-2.20896985j, 0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j, -41.21717133+13.27058111j, 0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j,0.+0.j]
b = np.asar
浏览 0提问于2021-10-11得票数 0
1回答
我一直在做一个例程，用NumPy/Scipy测量两个光谱之间的相位差。
我已经用Matlab编写了例程，所以我基本上用NumPy重新实现了函数和相应的单元测试。但是，我发现单元测试失败了，因为scipy.fftpack.fft引入了一些小的数值错误：
import numpy as np
import scipy.fftpack.fft
x = np.array([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 3.0, 2.0, 1.0])
X = scipy.fftpack.fft(x)
在这种情况下，由于时域信号是对称的，因此预期的输出是
[16.0000 -6.8284
浏览 2提问于2015-08-22得票数 6
我有在matlab中做fft的经验，但我是python的新手，我正在尝试用scipy/numpy/matplotlib.生成一个信号并执行fft。输出图形看起来很嘈杂，振幅似乎很高，我做错了什么？任何帮助都将不胜感激。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import fft
fs = 44100.0
f = 10000.0
f2 = 6000.0;
ts = 1.0/fs
dur = 1
x = np.arange(0, dur, ts);
y = np.sin(2*np.pi*f*x) + 0.5*
浏览 50提问于2019-05-30得票数 0
1回答
我对DM中的一个复杂函数做了FFT处理。奇怪的是，期望的低频位于拐角处(见附图)。这使得随后的处理非常不方便。
这提醒我类似的结果，它将在Python numpy.fft.fft中执行，但是在numpy(python)中有一个fftshift函数将低频转移到中心。
在这样的FFT图像上，DM是否有类似的功能，以便将低频从角移到中心？
浏览 2提问于2016-05-13得票数 1
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MATLAB代码：
n = 2048;
d = 1;
order = 2048;
nn = [-(n/2):(n/2-1)]';
h = zeros(size(nn),'single');
h(n/2+1) = 1 / 4;
odd = mod(nn,2) == 1;
h(odd) = -1 ./ (pi * nn(odd)).^2;
f_kernel = abs(fft(h))*2;
filt = f_kernel(1:order/2+1)';
w = 2*pi*(0:size(filt,2)-1)/order;
filt(w>pi*d) = 0;
浏览 1提问于2016-02-28得票数 0
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我试图在本地主机中使用PHP脚本来绘制一些数学过程的结果，但我遇到了一些问题。
我的想法是用php上传一个文本文件；将其保存在一个文件夹中；使用python处理该文件，并在同一文件夹中保存一个图形；然后使用php显示保存的图形。
有人能帮我吗？
1)数据通过php加载上传，代码如下：
<?php
define("UPLOAD_DIR",realpath(dirname(__FILE__)).'/uploads/' );
$name = $_FILES['myFile']['name'];
chm
浏览 5提问于2014-03-15得票数 0
2回答
在我的工作中，我需要对大型图像执行离散傅里叶变换(DFT)。在当前的例子中，对于1921年x 512 x 512的图像(以及512 x 512图像的2D FFT)，我需要一个3D FT。现在，我正在使用numpy包和相关的函数。下面的代码片段示例显示了相同大小/稍小的2D/3D随机数生成的网格上的2D和3D FFT时间，其方式如下：
import sys
import numpy as np
import time
tas = time.time()
a = np.random.rand(512, 512)
tab = time.time()
b = np.random.rand(100,
浏览 15提问于2016-10-15得票数 5
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我正在Matlab中实现用于阶段检索的，作为报告的一部分。当我没有获得Matlab许可的PC时，我想我可以继续使用Scilab。然而，结果明显不同。
Matlab代码：
function [ realphase ] = GerchSax( source, target, iterations )
[n, m] = size(target);
fourierspace = fft2(source);
for iter=1:iterations
fourierphase = angle(fourierspace);
fourierspace = sqrt(abs(target)
浏览 5提问于2015-10-27得票数 1
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1回答
我正在写代码，可以在numpy.fft.fft2和pycuda之间进行比较，但结果不匹配。此外，pycuda结果每次都是模棱两可的。
数据文件：
from pyfft.cuda import Plan
import numpy as np
from pycuda.tools import make_default_context
import pycuda.gpuarray as gpuarray
import pycuda.driver as cuda
import time
import matplotlib.pyplot as plt
cuda.init()
context = mak
浏览 9提问于2018-02-21得票数 0
1回答
在python中可以使用numpy.fft来计算两个数字的乘法吗？我知道最简单的方法就是a*b，但是有没有可能用numpy.fft来计算呢？如果有，有没有代码的样本？
浏览 4提问于2021-07-10得票数 0
在我的MacBook专业版上运行以下代码后，我发现python3 numpy.fft.fft比python2更快：
import random
import time
# import matplotlib
import numpy as np
from scipy.fftpack import fft
# import cv2
coordinate = np.ndarray((1920, 1080, 2))
print(coordinate.shape)
for i in range(1920):
for j in range(1080):
coordinate[i
浏览 0提问于2020-08-19得票数 1
1回答
我试图还原python中的fft函数。在这里，我们看到了一个类似的问题，，但是我很难判断我是在做同样的错误，还是在做不同的错误。
import numpy as np
import numpy.random as npr
N=9 ### 10 -1
MC=10
###Genrate soem data
data=complex(1,0)*npr.uniform(size=(N,MC))+complex(0,1)*npr.uniform(size=(N,MC))
naive_fft=complex(1,0)*np.zeros((N,MC))
for K in range(N):
浏览 3提问于2016-02-01得票数 0
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1回答
当我注意到R和Python的FFT之间的差异时，我正在做一个简单的实验。 首先，Python： import numpy as np
from pyfftw.interfaces.numpy_fft import fft
a = np.array([1, 2, 3])
fft(a)
>> array([ 6. +0.j , -1.5+0.8660254j, -1.5-0.8660254j])
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
fft(b)
>> array([[ 6. +0.j , -1.5+0.866
浏览 12提问于2020-12-03得票数 1
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在return 1.1.0的文档中，对返回的描述是
“将实部和虚部作为相同形状输入的张量一起返回”。
在pytorch1.8.1中，torch.fft被取代，torch.fft.fft2以复杂的方式输出结果
对于相同的数据，torch.fft的输出是
张量(32779.2891)张量(67.1836)张量(11.9802)张量(-47.5729)张量(-101.7718)张量(-5.7989)张量(17.5259)张量(41.0830)张量(-5.1960)张量(42.2860)
torch.fft.fft2的输出结果是
张量(32779.2891+0.j)张量(36.2154-25.28
浏览 1提问于2021-10-29得票数 0
我可以访问一台12核心机器和一些严重依赖fftn的matlab代码。我想加速我的代码。
由于fft可以并行化，我会认为更多的核心会有所帮助，但我看到的正好相反。
下面是一个例子：
X = peaks(1028);
ncores = feature('numcores');
ntrials = 20;
mtx_power_times = zeros(ncores,ntrials);
fft_times = zeros(ncores, ntrials);
for i=1:ncores
for j=1:ntrials
maxNumCompThreads
浏览 0提问于2012-03-02得票数 3
1回答
由于随机数状态，我在比较两个代码的输出时遇到了问题。
我正在将MATLAB的randperm函数与等效的numpy.random.permutation函数的输出进行比较，但是，即使我使用MATLAB的rand('twister',0)和python的numpy.random.seed(0)将种子设置为相同的值，我也得到了不同的排列。
我不得不说，如果像上面这样设置种子，MATLAB的rand和numpy numpy.random.rand的结果是相同的。
浏览 1提问于2014-03-12得票数 2
我正在把一些代码从Matlab转换成Python。
在matlab中有一个函数mod，它给出了模块操作。
例如，下面的示例显示了matlab mod和等效的numpy remainder操作之间的不同结果：
Matlab：
>> mod(6, 0.05)
ans =
0
Numpy：
np.remainder(6, 0.05)
0.04999999999999967
np.mod(6, 0.05)
0.04999999999999967
Python模运算符给出的结果与numpy相同。
6%0.05
0.04999999999999967
在python中有没有提
浏览 0提问于2019-07-17得票数 4
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我有用python编写的代码。它利用numpy计算实际输入的FFT的正部分。我需要将这段代码移植到C++。
import numpy as np
interp=[131.107, 133.089, 132.199, 129.905, 132.977]
res=np.fft.rfft(interp)
print res
结果为659.27700000+0.j，1.27932533-1.4548977j，-3.15032533+2.1158917j。
我尝试使用OpenCV进行一维DFT：
std::vector<double> fft;
std::vector<double&g
浏览 8提问于2014-01-22得票数 2
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我有一系列的值，比如：
array([[ 0.87494659],
[-0.73138314],
[ 0.87494659],
在Matlab中，我做了快速傅立叶变换和规范化：Ifft = fft(arrayvalues,nfft)/nfft;。
输出：-0.0109 + 0.0000i 0.0141 - 0.0073i 0.0166 - 0.0010i
但当我试着做这件事时：
np.fft.fft(arrayvalues)
我得到输出：
array([[ 0.87494659+0.j],
[-0.73138314+0.j],
[ 0.87494659+0.
浏览 2提问于2018-01-05得票数 0
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2回答
我正在将一些C++代码移植到Python中。C++代码使用FFTW库执行DFT和IDFT，而在Python中，我暂时选择使用numpys实现。
我遇到了一些奇怪的行为。在这两种情况下，前向变换的计算似乎是相同的，但是反变换产生的结果不同！
相关的C++代码：
int N = 12;
auto fft_coefficients = new complex<double>[N] {
5.45, -0.54, 1.81, 1.49, 0.48, 3.98, 0.93, 3.98, 0.48, 1.49, 1.81, -0.54 };
fftw_plan plan_ifft
浏览 0提问于2018-05-03得票数 1
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我没有太多的数学背景，但我正在进行的项目的一部分需要一个向量的FFT。matlab函数fft(x)精确地工作在我需要的东西上，但是在尝试设置加速框架fft函数之后，得到了完全不准确的结果。如果任何人有更多的专业知识/经验，加速框架fft，我真的需要一些帮助，试图找出我做错了什么。我是根据我在google上找到的一个例子来建立我的fft的，但是没有教程或任何能产生不同结果的东西。
EDIT1:根据目前的答案改变了一些东西。它似乎在做计算，但它没有以任何方式输出接近matlab的输出。
这是matlab：的fft文档。
**注:例如，在这两个示例中，x数组都是{1、2、3、4、5、6、7、8、9、
浏览 5提问于2012-05-30得票数 8
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我有一个由36002个项目组成的数据集，我想对它进行FFT和PSD，以了解它包含的频率和相应的频率功率密度。
我的代码是：
from __future__ import division
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
#read in the pressure p_dot and time t, they are [36002,] vector
nSteps=36002
p_dot=numpy.genfromtxt((r'E:\p_dot.dat'), delimiter=' ')[:,2]
t=nu
浏览 10提问于2017-12-17得票数 1
我一直在尝试使用FFT来获得信号的频率，但我在处理它时遇到了一些麻烦。我在这里找到了一个关于使用FFT来分析和绘制信号的网站：
但我在使用Python2.7实现它时遇到了一个问题。我用改进后的版本更新了代码。实际上，这个方法是有效的，它将波形(有点慢)绘制到图表上。我想知道这是否是读取帧的正确方法-我读到偶数组索引是用于左声道的(所以奇数组索引应该是用于右声道的)。
所以，我猜我应该读取多少帧，但除以采样宽度，然后每隔一个偶数帧采样左声道，如果它是立体声的，嗯？
import scipy
import wave
import struct
import numpy
import pylab
浏览 1提问于2012-03-14得票数 4
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