如何理解 DFT 结果
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【中文标题】如何理解 DFT 结果【英文标题】:How to understand DFT results 【发布时间】:2015-10-08 10:44:43 【问题描述】:我使用这种 DFT 实现:
/*
Direct fourier transform
*/
int DFT(int dir,int m,double *x1,double *y1)
long i,k;
double arg;
double cosarg,sinarg;
double *x2=NULL,*y2=NULL;
x2 = malloc(m*sizeof(double));
y2 = malloc(m*sizeof(double));
if (x2 == NULL || y2 == NULL)
return(FALSE);
for (i=0;i<m;i++)
x2[i] = 0;
y2[i] = 0;
arg = - dir * 2.0 * 3.141592654 * (double)i / (double)m;
for (k=0;k<m;k++)
cosarg = cos(k * arg);
sinarg = sin(k * arg);
x2[i] += (x1[k] * cosarg - y1[k] * sinarg);
y2[i] += (x1[k] * sinarg + y1[k] * cosarg);
/* Copy the data back */
if (dir == 1)
for (i=0;i<m;i++)
x1[i] = x2[i] / (double)m;
y1[i] = y2[i] / (double)m;
else
for (i=0;i<m;i++)
x1[i] = x2[i];
y1[i] = y2[i];
free(x2);
free(y2);
return(TRUE);
这里放的是http://paulbourke.net/miscellaneous/dft/
第一个问题是为什么在应用直接变换后(dir=1
)我们应该缩放值?我阅读了一些关于 DFT 实现的想法,但没有找到任何相关信息。
作为输入,我使用 1024 采样频率的 cos
#define SAMPLES 2048
#define ZEROES_NUMBER 512
double step = PI_2/(SAMPLES-2*ZEROES_NUMBER);
for(int i=0; i<SAMPLES; i++)
/*
* Fill in the beginning and end with zeroes
*/
if(i<ZEROES_NUMBER || i > SAMPLES-ZEROES_NUMBER)
samplesReal[i] = 0;
samplesImag[i] = 0;
/*
* Generate one period cos with 1024 samples
*/
else
samplesReal[i] = cos(step*(double)(i-ZEROES_NUMBER));
samplesImag[i] = 0;
对于绘图,我删除了我上面询问的缩放比例,因为输出值变得非常小并且无法绘制图形。
我得到了这样的幅度和相位图:
如您所见,相位始终为 0,幅度谱反转。为什么?
下面是我的更易读的版本,没有缩放,产生相同的结果:
void DFT_transform(double complex* samples, int num, double complex* res)
for(int k=0; k<num; k++)
res[k] = 0;
for(int n=0; n<num; n++)
double complex Wkn = cos(PI_2*(double)k*(double)n/(double)num) -
I*sin(PI_2*(double)k*(double)n/(double)num);
res[k] += samples[n]*Wkn;
【问题讨论】:
@LightnessRacesinOrbit 我的实现使用了用 c++ 编写的复杂库。 每个问题一个问题。缩放只是一个约定,并且有不同的约定 - 通常它是正向的 1/N,而反向则没有缩放。要查看您的 DFT 是否正常工作,请从纯正弦波开始,然后查看输出箱的 幅度 (sqrt(re^2 + im^2))。 @LongSmith:但你问的是 C 代码,是吗? @PaulR 谢谢。我尝试输入cos(i)
。这就是我为amplitude 和phase 得到的。幅度只是有点不同,但在相位上出现了一些新的东西。那是在开头和结尾填充零。
@LongSmith:幅度是指幅度,即sqrt(re^2 + im^2)
?请注意,输入应具有例如x1 中的正弦波和 y1 中的零 - 不要像问题中的代码那样用零填充开头和结尾。您可以根据已知良好的 DFT 或 FFT 实施检查结果,例如Octave(免费的 MATLAB 克隆)。
【参考方案1】:
好的,伙计们。我很高兴地说这个实现是有效的。 问题是绘制图表的方式错误以及缺乏对公式的理解。
工作原理
如您所见,k
变量用于改变频率。
所以频率是 ν = k / T,其中 T 是获取样本所需的时间段。 T = N/S 其中 S 是您的采样频率。然后你可以找到你的频率 v = S*k/N
因此,当您获得结果时,您应该计算每个点的频率并删除 S/2 以上的所有内容,然后才绘制图表 Magnitude = Magnitude(Frequency)。这是我之前不明白的。希望对某人有所帮助。
我得到了一些图表。
仙100HZ。
Sin 100HZ + Cos 200HZ。
Sin 100HZ + (Cos 200HZ)/2
如您所见,图中显示了频率和相关幅度。缩放存在问题,但如果我们想确定信号中出现的频率并不重要。
感谢@PaulR
【讨论】:
以上是关于如何理解 DFT 结果的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
计算下列数字两个图像块的二维DFT和二维DCT,并用Matlab编程验证计算结果