你们能帮我看看这段代码吗？
fs = 1000
num_fft = 1024;
t = np.arange(0, 1, 1/fs)
f0 = 100
f1 = 200
x = np.cos(2*np.pi*f0*t) + 3*np.cos(2*np.pi*f1*t) + np.random.randn(t.size)
Y = fft(x, num_fft)
Y = np.abs(Y)
ps = Y**2 / num_fft
...
我在互联网上找到了这段代码，我不明白该代码中“num_fft”的目的是什么？以及如何获得价值？在上面的代码中，这里值 1024。
希望您能帮助我，并感谢您的所有帮助。
如果您在 numpy ( numpy.fft.fft) 中使用 FFT 实现，那么 的意义在于num_fft输出的转换轴的长度。在 FFT 的上下文中，这是频率空间中的样本数。
由于您的t（以及因此x）包含 1000 个样本（如此处所规定的fs），因此该num_fft值最终会用零填充您的输入，使其长度为 1024 个样本。如果您的x数组大于 1024 个样本，它会将频率空间输出截断为等于 1024 个样本。
根据用于计算 FFT 的库，当您的样本数量不是 2 的幂时，这可能会对性能产生影响。现在大多数库都及时使用混合基数抽取，所以这不是一个大问题，尝试对性能进行基准测试，然后您看看会不会影响到你。
这是文档。