一维 FFT 的输入答案

【问题标题】：Input for the 1D FFT一维 FFT 的输入
【发布时间】：2012-04-21 20:47:50
【问题描述】：

我有一个从传感器获取的浮点数组，我想在通过 FFT 运行信号后获得幅度（在此之前，样本是使用高通滤波器和 Hann 窗函数处理的）。

使用 AForge.Math 库 FFT 类，它将一个复数数组作为参数，我想出了以下代码：

Complex[] complex = new Complex[1024];
for (int i = 0; i < 1024 - 1; i++)
{
     complex[i] = new Complex(windowedSamples[i], 0);
}

FourierTransform.FFT(complex, FourierTransform.Direction.Forward);
return complex.Select(x =>  Math.Sqrt(Math.Sqrt(x.Re) + Math.Sqrt(x.Im))).ToArray();

运行这个我得到了一些奇怪的结果，并且无法锁定问题。

前 10 个输入值：

0 0 -3.8454E-05 0.0001737584 0.0006910793 0.001071334 0.00204984 0.00276812 0.001741312 0.001796867

前 10 个输出值：

0.482303347948843 0.706458195192639 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

我的第一个猜测是它可能与虚部有关，但到目前为止我读到的所有内容都说在这种情况下它应该设置为 0。

我真的很感激能帮我解决这个问题。

【问题讨论】：

您正在取 x.Re 和 x.Im 的平方根。你确定这些都是正值吗？
Gebb 是对的，您使用错误的方法计算得到的复数的绝对值。

标签： c# .net math signal-processing fft

【解决方案1】：

这个表达式

Math.Sqrt(Math.Sqrt(x.Re) + Math.Sqrt(x.Im))

对我来说有点奇怪。你想在这里得到x 的绝对值吗？那么你可能应该将虚部和实部提高到 2 的幂，而不是取它们的平方根。

如果绝对值是您想要的，那么只需将该表达式替换为

x.Magnitude

【讨论】：

Math.Sqrt(x.Rex.Re+x.Imx.Im)