我在python中的fft（）出了點問題

Question

我有一個函數可以繪制10MHz至11.4MHz之間的幅度頻譜。 這是函數：cos（6.72 *（10 ** 7 * t）+ 3.2 * sin（5 *（10 ** 5 * t）））我知道情節應該是什么樣子，但我的想法是完全錯誤的。 我很確定這是編程錯誤，而不是數學/理論錯誤，因為我確實在執行MatLab示例所顯示的內容，但是我感覺Python正在執行我不理解的操作。 我應該以間隔10ns的時間對該函數進行8192次采樣，將其乘以漢明窗，然后在10MHz至11.4MHz之間繪制以dB為單位的幅度頻譜。 載波（10.7MHz）應約為55 dB。 第二對邊帶是60 dB時的最大幅度。 然后，第五對邊帶為20 dB點，因此約為40 dB。 誰能發現這段解釋我為什么不顯示此代碼的代碼有問題嗎？

import numpy
import scipy
import scipy.fftpack
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import pi
import pylab
from pylab import *
import cmath
import sys
sys.setrecursionlimit(10000)

samples = 8192

#Defining the test function
t = scipy.linspace(0.01, 32/390625, samples, False)   #Sample samples times at 10ns apart
#The samples is non-inclusive, it goes from 0 to samples-1.
x_t = cos(6.72*(10**7*t) + 3.2*sin(5*(10**5*t)))  #Define x(t)
acc = lambda t: (x_t)                             #Define x[t] in terms of t as a variable in Python's eyes 

signal = acc(t)                 #Make signal a function of t
plt.subplot(211)                #Set up a plot
plt.xlabel('Ohmega (Hz)')       #Label x axis
plt.ylabel('Amplitude of sampled x(t) (dB)')  #Label y axis

window = numpy.hamming(samples)    #Make a hamming window 


w = scipy.linspace(0, 100*10**6, samples, False)   #Create Ohmega between 1/(10ns)
signal = signal * window        #Multiply by the hamming window
signal = scipy.fft(signal)      #Take the FFT
signal = abs(20*log10(signal))  #Get the magnitude in dB scale

plt.xlabel('Ohmega')            #Label x axis
plt.ylabel('|F[w]|')            #Label y axis
#marker, stemlines, baseline = stem(w,signal, 'b-..')    #Plot with stemlines
plot(w,signal, 'b-')
plt.xlim(10*10**6, 11.4*10**6)  #Set x-limits

plt.show()                      #Show the plot

謝謝你的幫助！

編輯：

我的代碼現在：

import numpy
import scipy
import scipy.fftpack
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import pi
import pylab
from pylab import *
import cmath
import sys
sys.setrecursionlimit(10000)

samples = 8192

#Defining the test function
t = scipy.linspace(0.01, 32/390625, samples, False)         #Sample samples times at 10ns apart
#The samples is non-inclusive, it goes from 0 to samples-1.
x_t = cos(6.72*(10**7*t) + 3.2*sin(5*(10**5*t)))            #Define x(t)
acc = lambda t: cos(6.72*(10**7*t) + 3.2*sin(5*(10**5*t)))  #Define x[t] in terms of t as a variable in Python's eyes 

#signal = acc(t)                 #Make signal a function of t
plt.subplot(211)                #Set up a plot
plt.xlabel('Ohmega (Hz)')       #Label x axis
plt.ylabel('Amplitude of sampled x(t) (dB)')  #Label y axis

window = numpy.hamming(samples)    #Make a hamming window 


w = scipy.linspace(0.01, 100*10**6, samples, False)   #Create Ohmega between 1/(10ns)
signal = lambda t: abs(20*log10(scipy.fft(acc*window)))
#acc = acc * window        #Multiply by the hamming window
#acc = scipy.fft(acc)      #Take the FFT
#acc = abs(20*log10(acc))  #Get the magnitude in dB scale

plt.xlabel('Ohmega')            #Label x axis
plt.ylabel('|F[w]|')            #Label y axis
#marker, stemlines, baseline = stem(w,signal, 'b-..')    #Plot with stemlines

plot(w,signal, 'b-')
plt.xlim(10*10**6, 11.4*10**6)  #Set x-limits

plt.show()                      #Show the plot

和錯誤...：

    Traceback (most recent call last):
  File "/home/hollis/Documents/ELEN 322/ELEN_322_#2.py", line 39, in <module>
    plot(w,signal, 'b-')
  File "/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/pyplot.py", line 2467, in plot
    ret = ax.plot(*args, **kwargs)
  File "/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/axes.py", line 3893, in plot
    for line in self._get_lines(*args, **kwargs):
  File "/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/axes.py", line 322, in _grab_next_args
    for seg in self._plot_args(remaining, kwargs):
  File "/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/axes.py", line 300, in _plot_args
    x, y = self._xy_from_xy(x, y)
  File "/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/axes.py", line 240, in _xy_from_xy
    raise ValueError("x and y must have same first dimension")
ValueError: x and y must have same first dimension

雖然我之前已經看到並修復了此錯誤，但現在不知道如何解決。 顯然，一個信號采樣了8192次，並且確定該信號采樣位置的變量是不同的尺寸。 我對這個很迷失...

Answer 1

您的錯誤可能來自定義x(t) ：

x_t = cos(6.72*(10**7*t) + 3.2*sin(5*(10**5*t)))  #Define x(t)
acc = lambda t: (x_t)  #Define x[t] in terms of t as a variable in Python's eyes

當Python執行第一行時，它將使用當前值t（ scipy.linspace(0.01, 32/390625, samples, False) ）為變量x_t分配給您公式的值。 它不會將t解釋為變量。

要解決此問題，請通過以下方式更改第二行：

acc = lambda t: cos(6.72*(10**7*t) + 3.2*sin(5*(10**5*t)))

編輯：只是注意到您對signal做了同樣的操作。 編寫： signal = acc(t) （即使您固定了acc ）也只會將函數acc(t) （當前值為t）分配給可變信號。 這不會是一個功能。 （為什么您不只使用acc而不是信號，因為acc始終是t的函數？）

Answer 2

不知道您是否仍在進行此操作。 我確實找到了這篇文章： Matlab中的FFT和numpy / scipy給出了不同的結果 ，可能會有所啟發 。

該帖子建議在Matlab將fft應用到矩陣的列上，在numpy中將fft應用到最后一個軸（行）上，因為Matlab在Scipy中使用了轉置

希望能有所幫助。