“将复数值转换为实数会丢弃虚部”使用 fft答案

【问题标题】："Casting complex values to real discards the imaginary part" using fft“将复数值转换为实数会丢弃虚部”使用 fft
【发布时间】：2021-11-01 12:56:36
【问题描述】：

我想知道代码有什么问题。

我只想制作一个傅立叶变换图并通过滑块更改值。

但这就是我的图表发生的情况。

我只是想做一个这样的Parametric EQ图形界面，只有带有滑块的图形部分

这里是源代码：

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import pi, sin
import numpy as np
from matplotlib.widgets import Slider, Button, RadioButtons
import scipy.fftpack
"""import warnings
warnings.simplefilter("ignore",np.ComplexWarning)"""


# Eq many times calcule
def fermi(A1, F1, A2, F2):
    peak1 = A1 * sin(2.0 * pi * F1 * x)
    pFl = A2 * sin(2.0 * pi * F2 * x)
    y = peak1 + pFl
    yf = scipy.fftpack.fft(y)
    
    return yf

fig = plt.figure(figsize=(5, 5))

# Create main axis
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_xlim([0,30])
ax.set_ylim([-2, 10])
fig.subplots_adjust(bottom=0.5, top=0.95)

# Create axes for sliders
ax_a1 = fig.add_axes([0.3, 0.10, 0.4, 0.05])
ax_a1.spines['top'].set_visible(True)
ax_a1.spines['right'].set_visible(True)

ax_f1 = fig.add_axes([0.3, 0.01, 0.4, 0.05])
ax_f1.spines['top'].set_visible(True)
ax_f1.spines['right'].set_visible(True)

ax_a2 = fig.add_axes([0.3, 0.20, 0.4, 0.05])
ax_a2.spines['top'].set_visible(True)
ax_a2.spines['right'].set_visible(True)

ax_f2 = fig.add_axes([0.3, 0.30, 0.4, 0.05])
ax_f2.spines['top'].set_visible(True)
ax_f2.spines['right'].set_visible(True)

# Create sliders
s_a1 = Slider(ax=ax_a1, label='amp1 ', valmin=-2, valmax=6, valinit=0, valfmt=' %1.1f eV', facecolor='#cc7000')
s_f1 = Slider(ax=ax_f1, label='f1 ', valmin=0, valmax=30, valinit=1.5, valfmt=' %i K', facecolor='#cc7000')
s_a2 = Slider(ax=ax_a2, label='amp2 ', valmin=-2, valmax=6, valinit=0, valfmt=' %1.1f eV', facecolor='#cc7000')
s_f2 = Slider(ax=ax_f2, label='f2 ', valmin=0, valmax=30, valinit=3.946, valfmt=' %i K', facecolor='#cc7000')


N = 10500
T = 1.0/ 800.0
# Plot default data
x = np.linspace(-0, 30, 1000)
a1_0 = 5
f1_0 = 0
a2_0 = 0
f2_0 = 0
y = fermi(a1_0, f1_0, a2_0, f2_0)
f_d, = ax.plot(x, y, linewidth=0.5, color='#000000')


# Update values
def update(val):
    aa1 = s_a1.val
    ff1 = s_f1.val
    aa2 = s_a2.val
    ff2 = s_f2.val
    f_d.set_data(x.real, (fermi(aa1, ff1, aa2, ff2)).imag)
    fig.canvas.draw_idle()
    

s_a1.on_changed(update)
s_f1.on_changed(update)
s_a2.on_changed(update)
s_f2.on_changed(update)
    
plt.show()

我怀疑错误出在函数 fermi 中。

【问题讨论】：

来晚了，忘记分享代码了，谢谢！

标签： python interface fft

【解决方案1】：

函数fermi 本身看起来不错。然而，重要的是要注意 FFT 结果是复数。另一方面，Matplotlib 绘制实值数据并且不知道如何处理复数。然后它会发出您看到的警告，因为它会在绘图之前丢弃数据的虚部。

对于您的特定应用，FFT 的（实值）幅度可能更符合您的需求。如果您只需要 FFT 的幅度，则可以更改 fermi 函数以仅返回计算出的幅度：

yf = np.abs(scipy.fftpack.fft(y))

【讨论】：