实值数组的 rfft 振幅
Amplitude of rfft for real-valued array
我正在计算长度为 3000（以 100 Hz 采样）的信号的 RFFT，其中只有实数值条目：
from scipy.fft import rfft
coeffs = rfft(values)
coeffs = np.abs(coeffs)
使用 rfft 我只得到一半的系数，即对称系数被丢弃（由于实值输入）。
通过 coeffs = (2 / len(values)) * coeffs 缩放值以获得振幅是否正确？
编辑： 下面我附上了加速度计和陀螺仪的幅度与频率（区间）的关系图（阴影区域是标准偏差）。对于加速度计，第一个 FFT bin 中的能量远高于其他 bin 中的能量（第一个 bin 中 > 2，其他 bin 中大约 < 0.4）。对于陀螺仪，它是不同的，能量更加分散。
这是否意味着加速度计的 FFT 看起来不错但陀螺仪更差？此外，以 100 Hz 削减 FFT（即仅采用 < 100 Hz 的箱子）或采用前几个箱子直到保留 95% 的能量是否合理？
我在this post中提供的近似关系无论你是否舍弃一半系数都成立。
因此，如果 post 中指出的条件适用于您的情况，那么您可以通过
approx_sinusoidal_amplitude = (2 / len(values)) * np.abs(coeffs[k])
对于某些索引 k 对应于正弦分量的频率（根据我的其他 post 中指出的限制必须等于或接近 100/3000 ~ 0.033 的倍数赫兹在你的情况下）。对于主要的正弦分量，该指数通常对应于频谱中的局部峰值。但是请注意，如果您的信号是各种频率成分的混合，则各个成分可能会影响频谱，导致峰值不清晰。
我正在计算长度为 3000（以 100 Hz 采样）的信号的 RFFT，其中只有实数值条目：
from scipy.fft import rfft
coeffs = rfft(values)
coeffs = np.abs(coeffs)
使用 rfft 我只得到一半的系数，即对称系数被丢弃（由于实值输入）。
通过 coeffs = (2 / len(values)) * coeffs 缩放值以获得振幅是否正确？
编辑： 下面我附上了加速度计和陀螺仪的幅度与频率（区间）的关系图（阴影区域是标准偏差）。对于加速度计，第一个 FFT bin 中的能量远高于其他 bin 中的能量（第一个 bin 中 > 2，其他 bin 中大约 < 0.4）。对于陀螺仪，它是不同的，能量更加分散。
这是否意味着加速度计的 FFT 看起来不错但陀螺仪更差？此外，以 100 Hz 削减 FFT（即仅采用 < 100 Hz 的箱子）或采用前几个箱子直到保留 95% 的能量是否合理？
我在this post中提供的近似关系无论你是否舍弃一半系数都成立。
因此，如果 post 中指出的条件适用于您的情况，那么您可以通过
approx_sinusoidal_amplitude = (2 / len(values)) * np.abs(coeffs[k])
对于某些索引 k 对应于正弦分量的频率（根据我的其他 post 中指出的限制必须等于或接近 100/3000 ~ 0.033 的倍数赫兹在你的情况下）。对于主要的正弦分量，该指数通常对应于频谱中的局部峰值。但是请注意，如果您的信号是各种频率成分的混合，则各个成分可能会影响频谱，导致峰值不清晰。