按照我的问题：我有一个我的 PSD 的理论模型，我根据它计算时间序列。经过一些修改后，这个时间序列将被反向转换为我的 PSD。不幸的是，我没有找回我原来的 PSD，而是一个稍微不同的，我不知道为什么......
这是我的一些说明性代码：
import numpy as np
from scipy import fftpack
import matplotlib.pyplot as plt
bins = [1,2,3,4,5,6] #spots in the frequency domain
PSD = [7,8,7,10,6,3]
plt.loglog(bins, PSD)
t = np.linspace(0,1,2**9, endpoint = 'false')
signal = np.zeros_like(t)
for i in range(6):
signal += np.sqrt(PSD[i]) * np.cos(2*np.pi* t * bins[i] + random.uniform(0,2*np.pi))
n = signal.size
timestep = t[1]-t[0]
freq = np.fft.fftfreq(n, d=timestep)
freq = freq[:freq.size/2]
PSD_from_timeserie = abs(scipy.fftpack.fft(signal)/ n * 2)**2
PSD_from_timeserie = PSD_from_timeserie[:PSD_from_timeserie.size/2]
plt.loglog(freq, PSD_from_timeserie, 'x')
plt.show()
这几乎给出了正确的 PSD，因为您可以轻松检查...关于错误在哪里的任何建议？