不知道为什么你认为你应该得到分析表达式。NUMPy 中的 DFFT 显然是不对称的,如果您在这里查看 A k 的公式,您可以清楚地看到对于 A 0您应该得到输入的总和。此外,从 [-sigma...sigma] 区间获得高斯是不正确的。
这是修改示例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 4001
t = np.linspace(-4.0, 4.0, N)
print((t[0], t[2000], t[4000]))
g = np.exp(-t*t)
print(np.sum(g)) # sum of input
h = np.fft.fft(g, norm=None)
print(h[0]) # should be the same as sum of input
它打印
(-4.0, 0.0, 4.0)
886.2269119018041
(886.226911901804+0j)
你可以做逆变换并绘制它
q = np.fft.ifft(h, norm=None)
plt.plot(t, g, label = "Gauss")
plt.show()
plt.plot(t, np.abs(q), label = "dFFT Gauss")
plt.show()
f = np.fft.fftfreq(N)
plt.plot(f, np.angle(h), f, np.abs(h))
plt.show()
并得到