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我正在阅读 Alex Palamides 的书，第 6 章，傅立叶变换，我正在尝试计算函数的逆变换，但是当我在 MATLAB 中编写书中提供的代码时，我没有得到预期的答案，如所写在书里。

这是本书的快照，逆傅立叶命令的输出被突出显示（它包含一个heaviside术语）：

当我在 MATLAB 中编写相同的代码时，我得到：

我的代码如下：

我想计算一些高斯函数的傅里叶变换。考虑简单的高斯 g(t) = e^{-t^2}。g(t) 的傅里叶变换有一个简单的解析表达式，因此第 0 个频率就是根 pi。

如果我尝试在 Python 中做同样的事情：

很简单。现在根据文档 h[0]应该包含零频率项，我们从解析表达式中知道它是根 pi。但相反，它给了746.444？！

为什么解析解和计算解之间存在差异？

我对在我的 python 3.7 中运行 numpy FFT 函数的代码集获得的结果有疑问。

问题是频率与幅度和频率与功率谱密度图不正确 - 从我的原始数据的形状和外观来看：

从原始数据图中可以看出，我希望频率。vs 幅度和频率。vs PSD 图不应该像我现在所拥有的那样：

仅供参考，我的原始数据长度为 4096，耗时 5.7 小时。因此，这意味着在约 5 秒内获取一个数据点。

如何修复我的代码以获得正确的 FFT 分析结果？

我有一个信号，它是两个频率的线性组合，我正在尝试使用 MATLAB 来确定（主）信号的频率。作为输入，我有采样率rate和带有信号数据的行向量segment。

现在我有以下代码：

这确实返回了一个具有两个峰值的图形，一个在信号所包含的每个频率上。现在我想提取这些频率。所以我想返回一个变量 ，signal它是两个频率的向量。

因此，如果我的信号是由30 Hz和 之一的信号的线性组合创建的60 Hz，那么我想要signal = [30,60]。我可以创建一个图表，然后识别它，但我想去掉那个中间人，只返回找到的频率，而不使用任何工具箱。

如何找到我想要的频率？

好的，所以我一直在尝试编写一种“朴素”的方法来计算复杂形式的标准傅立叶级数的系数。我想我已经非常接近了，但是有一些奇怪的行为。这可能更像是一个数学问题而不是编程问题，但我已经在 math.stackexchange 上问过并且得到的答案为零。这是我的工作代码：

现在，每个系数乘以 2/N 的因子。但是，我在教授的打字笔记中推导了这个总和，其中不包括这个因子 2/N。当我自己导出表格时，我得出了一个因子为 1/N 的公式，无论我尝试什么技巧都不会取消。我在 math.stackexchange 上询问了发生了什么，但没有得到任何答案。

我注意到的是，添加 1/N 大大减少了实际解决方案和傅立叶级数之间的差异，但仍然不对。所以我尝试了 2/N 并得到了更好的结果。我真的很想弄清楚这一点，这样我就可以在尝试学习快速傅立叶变换之前为基本的傅立叶级数编写一个漂亮、干净的算法。

那么我在这里做错了什么？

找出作为 n 函数的误差，其中误差定义为傅立叶级数 (vF (t)) 的电压与理想函数 (v(t)) 的值之间的差值，归一化为最大幅度(Vm):

我在 Vm = 1 V 的地方得到这个提示。这一行下面是我编写的代码。

我正在尝试编写一个函数来解决这个问题：绘制 n=3、n=5、n=10 和 n=50 的误差与时间。（10点）。看起来我做错了什么？

我有以下代码，这是我正在研究的实践的一部分：这是一个函数，它为输入函数“ft”获取傅里叶级数的 2*N+1 系数，用 sym.Heaviside(t) 编写，目标是仅从该函数中获取数值，因此可以使用获得的功率谱密度 (PSD) 执行操作：

问题是，当我将函数与数字下方的代码一起使用时，我仍然有一个奇怪的分段函数作为输出（尤其是锯齿波）

其他功能没有同样的问题

但是锯齿直接显示分段输出

这些是 k=0 的输出表达式：

这些是我的进口：

最后，这是我的 sigplot.py 文件的一部分

提前致谢！

这是我的代码：

这是错误消息：

是否因为我试图绘制的傅立叶正弦级数是分段平滑而发生此错误？

任何反馈表示赞赏！

最好的，

RK

我尝试在 pmdarima 包中使用 autoARIMA 预测 700 种不同的产品。对于季节性，傅里叶级数更容易，因为所有产品的模式都不同。

但是，如何根据循环中的产品选择不同的“k”值。是否有任何测试或优化功能可以这样做？

请建议。谢谢你。

我希望从SHAPE软件中加载 CHC 或 NEF 文件，以便读取MOMOCS下的轮廓并进行相关分析（绘图、PCA ...）

我在 R 和包下都有困难。

我应该如何进行？

这是大纲的摘录。第一个来自 CHC，另一个来自 NEF。

在此先感谢您，欢迎任何帮助。

CHC

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