Python FFT换档导致振荡-为什么？（努比）

我最初的问题是：

我在数组a中有一个脉冲包络（0-元素=时间0，最后一个元素=时间T）。 我想知道脉冲的傅里叶谱。所以我做的是np.fft.fft移位（np.fft.fft（a））。一切都好

但是后来我也被要求事先做一个移位：

np.fft.fft移位（np.fft.fft（a））

。然后出现了振荡

现在我想知道为什么一个人会做如上所示的2个移位，为什么会出现振荡

下面是一个例子： 我有以下代码

x = np.arange(100)
a =np.sin(np.pi*x**2/1000)

a:

a_fft：

a_fft_移位：

a_shift_fft：

a\u移位\u fft\u移位： 你的线路

a_shift = np.fft.fftshift(a)

重新排列原始时域信号。这意味着在FFT方面，你正在改变相位。 还请注意，您的信号中存在不连续性。通过上面的线，这种不连续性被转移到信号的中心，这导致FFT产生无限多的高频余弦分量。如果你把它转移到另一个地方，能量就会相应地分配。 另一个问题是，你只考虑光谱的真实部分，即。e、 ，余弦分量。永远也要看假想的部分！ 再看一看震级谱，看看不连续的位置只影响相位。总能量始终保持不变

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换档前：低频率为0和100。在移位之后，它们处于50，好像它们对应于高频。FFT和FFT^{-1}非常接近。因此，在计算移位信号的FFT时，会出现高频枕边<代码> NP.FFT.FFTSHIFTE（）只用于在情节中间显示低频。仅用于显示！

 a_fft_shift = np.fft.fftshift(a_fft)

    a_shift = np.fft.fftshift(a)
    a_shift_fft = np.fft.fft(a_shift)

    a_shift_fft_shift = np.fft.fftshift(a_shift_fft)

a_shift = np.fft.fftshift(a)