Python FFT - 输出 fft 与输入函数相同吗？

Question

我正在尝试对来自具有振荡形状的模拟的数据执行 FFT。 当我运行 scipy FFT 时，输出与输入相同，我不知道为什么。 我的代码如下：

tstart = 7.5000000000039813e-2
rho = 0.80272956E-04
V = 4773.706375394508
Aref = 0.203911
Pnondim = 0.5 * rho * V**2 * Aref

df1 = pd.read_csv('screenP.csv')
P1 = -np.array(df1[:])/Pnondim
CT = 1.52
Ax1 = P1 + CT
steps1 = len(P1)
dt1 = 2e-7
tend1 = tstart + steps1*dt1
t1 = np.linspace(tstart,tend1,steps1) * 1000
plt.plot(t1,Ax1)
plt.show()

X = fftpack.rfft(Ax1)
freq = fftpack.rfftfreq(len(Ax1), dt1)

plt.plot(freq, np.abs(X))
plt.xlabel('Frequency (Hz)'), plt.ylabel('Power')
plt.show()

其中 screenP 是 CFD 求解器的数据输出。 原始曲线和fft输出如下所示。

https://i.stack.imgur.com/8iPa8.png

https://i.stack.imgur.com/1Eja9.png

任何帮助将非常感激。

Answer 1

简单示例显示源a正弦曲线和傅立叶结果的峰值。

from scipy.fftpack import rfft
import math, numpy
import matplotlib.pyplot as plt
a = [math.sin(i/5) for i in range(100)]
plt.plot(a)
plt.show()
fu = rfft(a)
plt.plot(numpy.abs(fu))
plt.show()

什么代码创建您的第一张和第二张图片？ 请向我们展示可重现的示例。

如果设置了参数overwrite_x ，则rfft的结果可能会覆盖源数组，但它的默认值为False