FFT输出的值意味着什么？我正在使用AudioKit的FFT算法(为Swift编写的框架)，当我对AudioNode(麦克风声音)进行fft运算时，它会给我一个包含fft数据的变量。它是512个位置(0到511)的变量。当我这样做时，它会给我非常小的结果，比如0.00004231甚至2.41233e-7，有时是2.41233e-12。这些值意味着什么？我的想法:index0:0-xHz1:x-2xHz2:2x-3xHz::::andsoon...EacharrayhastheAmplitudevalueofthatposition.我说的对吗？如果不是，请向我解释。这对我有很大帮助。

我认为Sympy在计算Fouriertransform时出错了的三角函数。例如:fromsympyimportfourier_transform,sinfromsympy.abcimportx,kprintfourier_transform(sin(x),x,k)预期的答案viaMathematica是但Sympy返回0。有时该函数运行良好，因为fourier_transform(Heaviside(t)*cos(t),t,omega)和fourier_transform(Heaviside(t)*sin(t),t,omega)返回正确答案。我认为Sympy可能正在使用拉普拉斯变换来计

我的Python编程问题如下:我想创建一个测量结果数组。每个结果都可以描述为正态分布，均值是测量结果本身，标准差是其不确定度。伪代码可以是:x1=N(result1,unc1)x2=N(result2,unc2)...x=array(x1,x2,...,xN)比我想计算的FFT的x:f=numpy.fft.fft(x)我想要的是x中包含的测量值的不确定性通过FFT计算传播，因此f是一个幅度数组及其不确定性，如下所示:f=(a+/-unc(a),b+/-unc(b),...)你能建议我一个方法吗？ 最佳答案 通过离散傅立叶变换计算的每

针对啸叫的问题，本文设计了一种基于移频算法的啸叫抑制器。采用高性能音频编解码芯片对音频信号采样，移频器对采样所得的音频信号进行移频，移频频率范围为0~8Hz，再用音频芯片输出，采用FFT算法计算出啸叫点频率值，显示在LCD1602上，此移频器可达到快速有效的啸叫抑制效果。本系统采用Altera公司的CycloneII系列FPGA作为移频、FFT等系统功能实现的硬件支持，高精度音频编解码芯片WM8731作为音频信号的采样和输出控制。1啸叫检测方案本系统中采用傅里叶变换算法计算时域信号的频谱值来确定啸叫频率点。傅里叶变换一般采用快速傅立叶变换算法，该算法实现有两种方案，一种为硬件FFT，另一种用软

针对啸叫的问题，本文设计了一种基于移频算法的啸叫抑制器。采用高性能音频编解码芯片对音频信号采样，移频器对采样所得的音频信号进行移频，移频频率范围为0~8Hz，再用音频芯片输出，采用FFT算法计算出啸叫点频率值，显示在LCD1602上，此移频器可达到快速有效的啸叫抑制效果。本系统采用Altera公司的CycloneII系列FPGA作为移频、FFT等系统功能实现的硬件支持，高精度音频编解码芯片WM8731作为音频信号的采样和输出控制。1啸叫检测方案本系统中采用傅里叶变换算法计算时域信号的频谱值来确定啸叫频率点。傅里叶变换一般采用快速傅立叶变换算法，该算法实现有两种方案，一种为硬件FFT，另一种用软

这个问题不太可能帮助任何future的访问者；它只与一个小的地理区域、一个特定的时间点或一个非常狭窄的情况有关，这些情况并不普遍适用于互联网的全局受众。为了帮助使这个问题更广泛地适用，visitthehelpcenter.关闭11年前。谁能指出我在JavaScript中实现快速傅立叶变换的方法？应该只使用一个简单的实数值数组。谢谢。

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我有一个周期T的周期函数，想知道如何获得傅立叶系数列表。我尝试使用fft来自numpy的模块，但它似乎更专注于傅立叶变换而不是系列。也许是缺乏数学知识，但我看不到如何从fft计算傅立叶系数。感谢帮助和/或示例。 最佳答案 最后，最简单的事情(用黎曼和计算系数)是解决我的问题的最便携/高效/稳健的方法:importnumpyasnpdefcn(n):c=y*np.exp(-1j*2*n*np.pi*time/period)returnc.sum()/c.sizedeff(x,Nh):f=np.array([2*cn(i)*np.exp

我有一个周期T的周期函数，想知道如何获得傅立叶系数列表。我尝试使用fft来自numpy的模块，但它似乎更专注于傅立叶变换而不是系列。也许是缺乏数学知识，但我看不到如何从fft计算傅立叶系数。感谢帮助和/或示例。 最佳答案 最后，最简单的事情(用黎曼和计算系数)是解决我的问题的最便携/高效/稳健的方法:importnumpyasnpdefcn(n):c=y*np.exp(-1j*2*n*np.pi*time/period)returnc.sum()/c.sizedeff(x,Nh):f=np.array([2*cn(i)*np.exp

对于已知具有季节性或每日模式的数据，我想使用傅立叶分析来进行预测。在对时间序列数据运行fft后，我​​获得了系数。如何使用这些系数进行预测？我相信FFT假设它接收到的所有数据构成一个周期，那么，如果我只是使用ifft重新生成数据，我也在重新生成我的函数的延续，那么我可以将这些值用于future值吗？简单地说:我为t=0,1,2,..10运行fft，然后在coef上使用ifft，我可以为t=11,12,..20使用重新生成的时间序列吗？ 最佳答案 我知道这个问题对你来说可能不再实际，但对于其他正在寻找答案的人，我用Python写了一个