計算快速傅立葉變換中出現的頻率

我的軟件定義無線電的中心頻率爲162.550 MHz &採樣率爲1,000,000的信號輸出值。現在分析頻域中的數據我計算了FFT的簡單性。計算快速傅立葉變換中出現的頻率

#Calculating FFT of signal 
fourier=np.fft.fft(RadioData)

由於振幅與頻率的關係，我需要計算信號中的頻率。我爲此使用了Numpy fftfreq。

freq=np.fft.fftfreq(fourier.shape[0])

輸出在[-0.5 0.4999995]的範圍內。我很困惑如何解釋這個結果，或者如何計算數據中出現的頻率？

來源

2017-03-31 Andre Smith

['fftfreq']（https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ generated/numpy.fft.fftfreq.html）接受採樣間隔。只要調用'freq = np.fft.fftfreq（fourier.shape [0]，d = 1/1e6）'（我假設你每秒採樣一次，所以你的採樣間隔一微秒）。 'freq'應該從0到500 KHz，然後跳到-500 KHz到0。現在只需'plot（freq，np.abs（fourier））'。 –

如果您的數據是真實的（不是複數值），請考慮['rfftfreq']（https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.fft.rfftfreq.html）和['rfft ']（https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.fft.rfft.html）。 –

呃，只是爲了仔細檢查 - 你說的載波是162 MHz，而你是以1 MHz的頻率採樣的。我假設硬件已經將信號解調到基帶，並將其低通濾波到<500 KHz？如果沒有，那麼你會看到一些非常奇怪的結果:) –

當SDR採樣是基帶IQ（或複數，或餘弦/正弦）時，則帶寬等於IQ採樣率。這是因爲基帶IQ採樣（不同於單通道嚴格實數採樣）可以包含正頻譜和負頻譜兩種頻帶，獨立地，帶寬的一半以上和帶寬低於RTL-SDR（et.al.）調諧RF頻率設置的一半（除非頻率偏移被選擇）。因此，IQ數據的FFT的頻率範圍將從Fcenter - （measured_bandwidth/2）到幾乎Fcenter +（measured_bandwidth/2）。或者舉個例子：162.050到（低於）163.050 MHz。（「低於位」的值取決於FFT的大小。）步長dF是IQ採樣率除以FFT長度。因爲每個IQ採樣包含兩個採樣（實部和虛部，或者餘弦和正弦混頻器輸出），所以由於每個IQ採樣包含更多信息，因此標量採樣中的數據率是IQ採樣率的兩倍，信息帶寬可能更大，但SDR應用程序通常表示IQ採樣率，而不是更高的原始數據率。）

來源

2017-04-01 22:28:34 hotpaw2

我明白了頻率軸所包含的點（2 *採樣率）。但如你所寫，範圍將是165.050到（稍低於）163.050 MHz，而我的中心頻率是162.550這是一個錯字？ –

是的，有一個錯字。現在修復我想。 – hotpaw2

計算快速傅立葉變換中出現的頻率

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