БПФ в Matlab и NumPy / Scipy дают разные результаты

Я пытаюсь повторно реализовать один из наборов инструментов Matlab. они используют FFT там. когда я выполняю одну и ту же операцию над одними и теми же данными, я получаю результаты, отличающиеся от результатов, полученных в Matlab Просто посмотрите:

MATLAB:

Msig =

 0     0     0     0
 0     0     0     0
 0     0     0     0
 0     0     0     0
 0     1     0     0
 0     0     0     0

fft(Msig.')

Columns 1 through 4

    0                  0                  0                  0          
    0                  0                  0                  0          
    0                  0                  0                  0          
    0                  0                  0                  0          

Columns 5 through 6

 1.0000                  0          
      0 - 1.0000i        0          
-1.0000                  0          
      0 + 1.0000i        0    

ПИТОН:

Msig=
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.]]) 

np.fft.fft(Msig.transpose())
array([[ 0.0 +0.00000000e+00j,  0.0 +0.00000000e+00j,
         0.0 +0.00000000e+00j,  0.0 +0.00000000e+00j,
         0.0 +0.00000000e+00j,  0.0 +0.00000000e+00j],
       [ 1.0 +0.00000000e+00j, -0.5 +8.66025404e-01j,
        -0.5 -8.66025404e-01j,  1.0 -3.88578059e-16j,
        -0.5 +8.66025404e-01j, -0.5 -8.66025404e-01j],
       [ 0.0 +0.00000000e+00j,  0.0 +0.00000000e+00j,
         0.0 +0.00000000e+00j,  0.0 +0.00000000e+00j,
         0.0 +0.00000000e+00j,  0.0 +0.00000000e+00j],
       [ 0.0 +0.00000000e+00j,  0.0 +0.00000000e+00j,
        0.0 +0.00000000e+00j,  0.0 +0.00000000e+00j,
         0.0 +0.00000000e+00j,  0.0 +0.00000000e+00j]])

Лучшее, что я могу получить, если возиться с параметрами (осью и т. Д.) Функции np.fft.fft()/np.fft.fft2()/np.fft.fftn() - это те же значения, но смещенные. к сожалению, ручное переключение не является возможным вариантом, поскольку размер и форма матрицы Msig варьируются в зависимости от входных параметров.

у вас есть какие-либо подсказки, как решить эту проблему, в чем может быть причина?

1 ответ

Решение

Matlab применяет fft к столбцам матрицы, numpy по умолчанию применяет fft к последней оси (строкам). Ты хочешь:

>>> np.fft.fft(Msig.T, axis=0)
array([[ 0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.-1.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j, -1.+0.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+1.j,  0.+0.j]])

или же

>>> np.fft.fft(Msig).T
array([[ 0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.-1.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j, -1.+0.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+1.j,  0.+0.j]])
Другие вопросы по тегам