FFT 虚部和实部交替符号的含义

信息处理 fft 信号分析 频谱 Python
2022-02-16 20:09:00

首先让我说这个问题是由我正在做的数据分析引起的。它是一组更大的信号处理操作的一部分,但为了保持问题的完整性,我会问一个一般性问题,希望有人能够帮助我:

对于 FFT 虚部和 FFT 实部具有交替符号的信号(仅包含奇次谐波),是否存在任何已知的物理或数学特征在这里你可以看到 rfft 的虚部和实部

事实上,这种交替发生在我在时域中移动信号时。该信号被测量并包含许多周期。由于我不知道激励信号和测量信号之间的相移,因此我不确定正确信号从哪里开始,因为我没有真正的相移。因此,当我用 移动时间信号时(3/4)*Number_of_bins_per_Period,我得到了一个合理的时间信号(适合我在此基础上进行的其他操作)。所以我想知道我是否可以(3/4)*Number_of_bins_per_Period通过分析它对信号实部和虚部的影响来找到这种转变 : 是正确转变的原因。在移位之前,信号的 FFT 有这些实部和虚部:EDIT在此处输入图像描述 请注意,我不是在询问傅立叶变换或为什么会出现这种行为。这很清楚。正如我所说,我正在做的转变 (3 *Tr/4) 我直觉地做到了,然后它给了我想要的结果。我希望找到答案,因为为什么这种转变是正确的。我想也许暗示会是交替的迹象。那么,为什么要让实部和虚部的声音交替,以便我的转变是正确的。这是一种针对特定物理现象的指纹吗?

2个回答

这正是时间延迟的预期结果:时间延迟是频率的线性相位;所以你改变了会导致频率之间 180 度相移的量(请注意,在你的第一个频率样本位置,你有一个正实数和正虚数,它旋转到正实数和负虚数,即 -90° 旋转,然后对第二个频率执行相同的过程,您会看到它是 +90° 旋转;给定频率之间的相位变化是 180°)。由于相位的模数特性,它以 180° 重复,但您确实看到了相位线性增加的证据,即在每个存在能量的频率样本上旋转超过 180 度。

考虑通过固定长度电缆的给定频率的信号;它将延迟一定的时间,并且给定频率,该时间将与该电缆输入和输出信号之间的某个相移有关。现在考虑一个加倍的频率,时间延迟是相同的,但在这种情况下,输入和输出的信号之间会有两倍的相移。这是延迟的傅立叶变换的结果,幅度为 1,但相位以负速率线性增加。

电缆延迟

因此,在您的情况下,我们看到在您的频率音调之间的相同距离下产生的 180 度旋转(线性增加相位的证据)。

如果您在 IQ(实部与虚部)图上将每个频率绘制为复矢量,当您及时更改信号的延迟时,您将看到矢量相应地旋转而幅度没有变化。较高的频率将按比例旋转得更快。

这是另一种观点,如果不清楚描述相同的效果并且非常具体到您的案例。上图显示了一次和三次谐波的时间正弦波,以及固定时间偏移处的延迟,使得一次谐波偏移了 -90°,而三次谐波如预期的那样偏移了三倍或 -270° .

延迟正弦波

最后这些图准确地展示了您的情况,并在复平面上显示了相同的东西,这与具有实部和虚部的复频率输出一致。请注意,我使用通用符号 I 和 Q 表示实数和虚数,其中“I”是“同相”,“Q”是“正交相位”。

在这里我们看到同样的事情,每个频率音调都是一个以固定速率围绕复平面旋转的向量;所以三次谐波的旋转速度是一次谐波的三倍(五次谐波的旋转速度是五次等)。在给定的时间延迟之后,我们会看到一次谐波旋转 90° 而三次谐波旋转 270° 的图表。为了清楚起见,我首先展示了一次和三次谐波同相的情况,从 +45° 的角度开始(这样 I 和 Q 都是正的,如你的图所示),我们看到了确切的条件在固定延迟后,一次谐波旋转 -90°,使得 I 为正,Q 为负,而在同一时间段内的三次谐波具有 I 负和 Q 正。(-270° 旋转。)

矢量旋转

如果我们的起始条件与您的图相同,其中一次谐波的 I 和 Q 均为正,但三次谐波的相位相差 180°,因此 I 和 Q 均为负,我们最终得到下图。我们看到相同的情况,在给定的时间延迟后,一次谐波偏移 -90°,第三次谐波偏移 -270°。这正是您绘图的结果:一次谐波从 I+、Q+ 到 I+、Q-,而三次谐波从 I-、Q- 到 I+、Q-。

矢量旋转 2

请注意,将有限长度 FFT 应用于更长长度的任意频率正弦曲线会向该正弦曲线应用矩形窗口(例如,在有限 FFT 输入向量之前和之后截断内容)。时域中的矩形窗口与频域中的 Sinc 函数卷积相同。请注意,Sinc 函数具有交替的波瓣(高于和低于零)。因此,如果正弦曲线的频率偏离 bin 中心(例如,在 FFT 宽度内不是整数周期),则 Sinc 函数的交替波瓣将被 FFT 结果采样,从而导致实部和虚部的符号交替出现FFT 结果。

(对于孔径信号中的整数周期,Sinc 主要在零交叉处采样,因此在 FFT 结果中变得不可见。)

在时域样本阵列中旋转信号(相当于在时域中移动一个充分补零的信号)会导致复数 FFT 结果向量的相位扭曲,频域中的扭曲量与转移时域。