我目前正在学习傅里叶变换，并使用Python进行操作。
我在这里有一个代码段：
x = np.arange(0,50,0.1)
T = 5
y = np.sin(T*np.pi*x)
freq = np.fft.rfftfreq(x.size)
y_ft = np.fft.rfft(y)
plt.plot(freq, np.abs(y_ft))
它将生成正确的图表，如下所示：
但是当我将T更改为10时，图表如下所示：
我期望我会得到与第一个类似的图表，其中的峰向右移动，因为我只是延长了循环时间。
为什么增加循环时间会产生如此意外的结果？
最佳答案
您正在有效地采样信号。使用您的代码，您采样的频率为1 / 0.1或10 rad / second。第一个正弦波的频率仅为Nyquist frequency（5 rad /秒）。第二个正弦波的频率超过了奈奎斯特，因此无法正确采样信号。解决方案：提高采样频率（例如x = np.arange(0, 50, 0.01)）。
查看绘制时T = 10信号的样子（您可以看到它在采样点上不像单个正弦波）：
关于python - numpy傅立叶变换产生意外结果，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/31601865/