當去趨勢或減去均值不起作用時，如何使用 numpy.fft.fft() 從 FFT 中刪除零頻率偽影

Question

我正在嘗試計算以下數據的 FFT： data.txt

y_array = np.loadtxt('data.txt',dtype='complex')
plt.plot(np.real(y_array))

y_array_fft = np.fft.fftshift(np.fft.fft(y_array))
x_array = np.linspace(-125,125,len(y_array))

FFT plot：

我想去除零頻率的偽影，我認為這是直流偏移。 為此，我嘗試從原始信號中減去平均值，並使用 scipy.signal.detrend() 從 fft 之前的數據中刪除線性趨勢。 但是，這兩種操作似乎對 FFT 沒有任何影響。

y_array_detrend = signal.detrend(y_array)
y_array_mean_subtracted = y_array-np.mean(y_array)

y_array_detrend_fft = np.fft.fftshift(np.fft.fft(y_array_detrend))
y_array_mean_subtracted_fft  = np.fft.fftshift(np.fft.fft(y_array_mean_subtracted))

使用 scipy.detrend() 轉換數據后的 FFT：

從數據中減去平均值后的 FFT：

非常感謝任何幫助或意見！

Answer 1

如果減去平均值，那么剩下的不是 0 Hz 偽影，而是一些低頻頻譜（plot 中的頻率可能在 2 到 10 Hz 之間，具體取決於您的尺寸）。 試試高通濾波器。

此外，由於它是復雜數據，請確保減去了復雜平均值。