【发布时间】:2021-04-04 01:16:49
【问题描述】:
- 我正在生成 2 个正弦波,第一个具有基频 = 50 Hz,幅度=10,相位=0,第二个具有基频 = 100 Hz,幅度 = 5 和相位 =
np.pi/6(即 30 度)。 - 然后我将它们相加,并对相加的信号执行 FFT。
- 我使用
np.abs()计算 50 Hz 和 100 Hz 信号的幅度 - 我分别计算了 50 Hz 和 100 Hz 的信号相位
使用
np.angle() - 这是我得到的结果
'magnitude_50 Hz': 9.997827675356993, 'phase_50 HZ': -89.0677734968239,
'magnitude_150 Hz': 4.990392258900833, 'phase_150 HZ': -57.231981462145704,
返回的幅度分别非常接近 10 和 5。但相位不是0度和30度。
我也尝试了其他方法,例如 math.atan2 和 cmath.phase,它提供了类似的结果。
我想了解我的相位计算出了什么问题。我的代码如下。
def sine_wave(amplitude1: Union[int, float], amplitude2: Union[int, float], phase1: float, phase2: float, duration: Union[int, float],fund_freq_1: int, fund_freq_2: int, samp_freq: int) -> dict:
# generating the time domain signal
t = np.linspace(0, duration, int(samp_freq * duration))
wave1 = amplitude1 * np.sin((2 * np.pi * fund_freq_1 * t)+phase1)
wave2 = amplitude2 * np.sin((2 * np.pi * fund_freq_2 * t)+phase2)
combined_wave = np.add(wave1, wave2)
N = combined_wave.size
T = 1/samp_freq
# DFT
f = np.fft.fftfreq(N, 1 / samp_freq)
fft = np.fft.fft(combined_wave)
index_one = np.where(np.isclose(f, fund_freq_1))
magnitude_one = np.mean(np.abs(fft[index_one]) * (2 / N))
phase_one = degrees(np.angle(fft[index_one]))
# phase_one = atan2(fft[index_one].imag, fft[index_one].real)
# phase_one = degrees(phase(fft[index_one]))
index_two = np.where(np.isclose(f, fund_freq_2))
magnitude_two = np.mean(np.abs(fft[index_two]) * (2 / N))
phase_two = degrees(np.angle(fft[index_two]))
# phase_two = atan2(fft[index_two].imag, fft[index_one].real)
# phase_two = degrees(phase(fft[index_two]))
return {'magnitude_{} Hz'.format(fund_freq_1): magnitude_one,
'phase_{} HZ'.format(fund_freq_1): phase_one,
'magnitude_{} Hz'.format(fund_freq_2): magnitude_two,
'phase_{} HZ'.format(fund_freq_2): phase_two}
代码可以这样运行
sine_wave(amplitude1=10, amplitude2=5, phase1=0, phase2=np.pi/6, duration=0.1, fund_freq_1=50, fund_freq_2=150, samp_freq=10000)
【问题讨论】:
标签: python numpy signal-processing fft phase