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python - 计算 FFT 振幅的不确定性

coder 2023-08-17 原文

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个傅立叶系数 数组x是x元素的线性组合；看 wikipedia page on the discrete Fourier transform 上 X_k 的公式, 我会写成

X_k = sum_(n=0)^(n=N-1) [ x_n * exp(-i*2*pi*k*n/N) ]

(即，X 是x 的离散傅里叶变换。) 如果 x_n 服从均值 mu_n 和方差 sigma_n**2 的正态分布， 然后一点点代数表明 X_k 的方差是总和 x_n 的方差

Var(X_k) = sum_(n=0)^(n=N-1) sigma_n**2

换句话说，每个傅立叶系数的方差都相同； 它是 x 中测量值的方差之和。

使用你的符号，其中 unc(z) 是 z 的标准差，

unc(X_0) = unc(X_1) = ... = unc(X_(N-1)) = sqrt(unc(x1)**2 + unc(x2)**2 + ...)

(注意 X_k 的量级的分布是Rice distribution。)

这是演示此结果的脚本。在这个例子中，标准 x 值的偏差从 0.01 线性增加到 0.5。

import numpy as np
from numpy.fft import fft
import matplotlib.pyplot as plt


np.random.seed(12345)

n = 16
# Create 'x', the vector of measured values.
t = np.linspace(0, 1, n)
x = 0.25*t - 0.2*t**2 + 1.25*np.cos(3*np.pi*t) + 0.8*np.cos(7*np.pi*t)
x[:n//3] += 3.0
x[::4] -= 0.25
x[::3] += 0.2

# Compute the Fourier transform of x.
f = fft(x)

num_samples = 5000000

# Suppose the std. dev. of the 'x' measurements increases linearly
# from 0.01 to 0.5:
sigma = np.linspace(0.01, 0.5, n)

# Generate 'num_samples' arrays of the form 'x + noise', where the standard
# deviation of the noise for each coefficient in 'x' is given by 'sigma'.
xn = x + sigma*np.random.randn(num_samples, n)

fn = fft(xn, axis=-1)

print("Sum of input variances: %8.5f" % (sigma**2).sum())
print()
print("Variances of Fourier coefficients:")
np.set_printoptions(precision=5)
print(fn.var(axis=0))

# Plot the Fourier coefficient of the first 800 arrays.
num_plot = min(num_samples, 800)
fnf = fn[:num_plot].ravel()
clr = "#4080FF"
plt.plot(fnf.real, fnf.imag, 'o', color=clr, mec=clr, ms=1, alpha=0.3)
plt.plot(f.real, f.imag, 'kD', ms=4)
plt.grid(True)
plt.axis('equal')
plt.title("Fourier Coefficients")
plt.xlabel("$\Re(X_k)$")
plt.ylabel("$\Im(X_k)$")
plt.show()

打印输出为

Sum of input variances:  1.40322

Variances of Fourier coefficients:
[ 1.40357  1.40288  1.40331  1.40206  1.40231  1.40302  1.40282  1.40358
  1.40376  1.40358  1.40282  1.40302  1.40231  1.40206  1.40331  1.40288]

正如预期的那样，傅里叶系数的样本方差是 所有(大约)与测量方差的总和相同。

这是脚本生成的情节。黑钻是 单个 x 向量的傅立叶系数。蓝点是 x + noise 的 800 种实现的傅立叶系数。你可以看到 每个傅里叶系数周围的点云大致对称 和所有相同的“大小”(当然，除了实际系数， 在此图中显示为实轴上的水平线)。

关于python - 计算 FFT 振幅的不确定性，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27529166/

pythonFFTcode傅立叶prenumpyuncertainty

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