abs()函数对于不同的FFT输入返回相同的输出。
创始人
2024-07-22 12:31:30
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这个问题可以通过对输入数据进行归一化来解决。归一化操作通常意味着将输入值缩放到特定的范围内。在FFT应用中，归一化通常是将输入信号除以FFT长度，以确保输出数据具有相同的量纲，从而消除数据大小对结果的影响。

以下是Python代码示例，用于在实现FFT之前对数据进行归一化：

import numpy as np

# 随机生成一些测试数据
data = np.random.rand(1024)

# 对数据进行归一化
data /= len(data)

# 计算FFT并获取结果
result = np.fft.fft(data)

# 计算每个频率的幅值，忽略相位信息
amplitudes = np.abs(result)

在这个例子中，我们首先生成一个长度为1024的随机信号，然后将它除以1024来归一化它。接下来，我们使用np.fft.fft()函数计算FFT，并使用np.abs()函数获取结果中每个频率的幅值。除以长度确保我们得到的振幅是相同的，并且我们可以放心地将它们与其他FFT结果进行比较。

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