為什么我的IDFT計算與值np.fft.ifft不同？-有解無憂

我正在嘗試驗證我撰寫的一個簡單的 IDFT 例程 -

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#My IDFT Routines
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def simple_idft(data_f):
    data_t_r = []
    data_t_i = []
    for ii in range(0,len(data_f)):
      tmp_r=0.00
      tmp_i=0.00
      scale = 1.00/len(data_f)
      for jj in range(0,len(data_f)):
        tmp_r  = data_f[jj].real*math.cos(2.00*math.pi*ii*jj/len(data_f)) - data_f[jj].imag*math.sin(2.00*math.pi*ii*jj/len(data_f))
        tmp_i  = data_f[jj].real*math.sin(2.00*math.pi*ii*jj/len(data_f))   data_f[jj].imag*math.cos(2.00*math.pi*ii*jj/len(data_f))
      tmp_r *=scale
      tmp_i *=scale
      data_t_r.append(tmp_r)
      data_t_i.append(tmp_i)
   return data_t_r, data_t_i
    

def rms_idft(data_t_r, data_t_i):
    rms = []
    for ii in range(0,len(data_t_r)):
        rms.append(math.sqrt(data_t_r[ii]**2   data_t_i[ii]**2))
    return rms

def do_idft(data_t):
    data_t_r, data_t_i = simple_idft(data_t)
    rms = rms_idft(data_t_r, data_t_i)
    return(rms)

針對 numpy IDFT 例程 -

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#Transform OFDM Data to time domain
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def IDFT(OFDM_data):
    return np.fft.ifft(OFDM_data)

當我運行這些（64 點資料）時，我似乎得到了非常不同的結果 -

OFDM_time = IDFT(OFDM_data)
print ("Number of OFDM samples in time-domain before CP: ", len(OFDM_time))
print(OFDM_time)
plt.plot(OFDM_time)
plt.show()

為什么我的 IDFT 計算與值 np.fft.ifft 不同？

rms = []
rms = do_idft(OFDM_data)
plt.plot(rms,label='raj')
plt.legend()
plt.show()

為什么我的 IDFT 計算與值 np.fft.ifft 不同？

你能看出我的演算法有什么錯誤嗎？

uj5u.com熱心網友回復：

好吧，我發現了問題...... Numpy IDFT 例程輸出的繪圖是錯誤的，而應該是 -

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#Transform OFDM Data to time domain
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def IDFT(OFDM_data):
    return np.fft.ifft(absOFDM_data)

OFDM_time = IDFT(OFDM_data)
print ("Number of OFDM samples in time-domain before CP: ", len(OFDM_time))
print(OFDM_time)
plt.plot(abs(OFDM_time))  **##need to take the absolute val**
plt.show()

為什么我的 IDFT 計算與值 np.fft.ifft 不同？

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