Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- fft [2023/01/11 07:58] – luc
+++ fft [2023/01/11 07:59] (Version actuelle) – luc
@@ Ligne 1: / Ligne 1: @@
+====== FFT et numpy ======
+Numpy peut réaliser des calculs de FFT à l'aide de son module `fft`. Des exemples et explications sont fournis sur la [[https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.fft.fft.html|page de documentation]] officielle.
+Cependant, ce calcul de FFT nous donne un résultat symétrique en fréquence (bon, pourquoi pas, les maths peuvent être parfois contre-intuitives et sembler éloignées de la réalité physique), mais également des résultats sous forme de valeur complexe.\\
+Comment faire pour exploiter ce résultat complexe sous l'angle d'une réalité physique ?
+[[https://stackoverflow.com/questions/25624548/fft-real-imaginary-abs-parts-interpretation|Cette explication]] apporte un éclaircissement:
+<code>
+Pour chaque fréquence (frequency bin),
+  l'amplitude `sqrt(re² + im²)` donne l'amplitude de la composante à la fréquence correspondante
+  la phase `atan2(im, re)`donne la phase relative de cette composante
+Les parties imaginaires et réelles en tant que telles ne donnent pas d'information utiles,
+à moins qu'on s'intéresse aux propriétés symétriques autour du centre de la fenêtre (pair vs impair)
+</code>
+Évidemment, une démonstration s'appuyant sur la construction/le calcul d'une FFT peut être un bon complément, mais nous laisserons le soin aux curieux de creuser la question, d'autres sources sur internet rentre dans ce genre de détail.\\