FFT返回NaN值
FFT（Fast Fourier Transform）是一种快速傅里叶变换算法，用于将时域信号转换为频域信号。它是一种高效的算法，能够在较短的时间内对大量数据进行频谱分析。
FFT返回NaN值可能是由于以下原因之一：
- 输入数据异常：如果输入的数据包含无效值或非数值（NaN）值，FFT算法可能无法正确处理这些数据，导致返回NaN值。在使用FFT之前，应该确保输入数据的有效性和正确性。
- 数据长度不符合要求：FFT算法要求输入数据的长度为2的幂次方，如果输入数据的长度不符合要求，可能会导致返回NaN值。在使用FFT之前，应该对输入数据进行必要的填充或截断，使其长度符合要求。
- 算法实现问题：某些FFT算法的实现可能存在bug或错误，导致返回NaN值。在这种情况下，建议尝试使用其他可靠的FFT算法实现，或者查找并修复算法实现中的问题。
针对FFT返回NaN值的问题，腾讯云提供了一系列与信号处理相关的产品和服务，例如：
- 腾讯云音视频处理（https://cloud.tencent.com/product/mps）：提供了音视频处理的解决方案，包括音频转码、视频转码、音视频剪辑等功能，可以用于对音视频数据进行预处理，以确保输入数据的有效性。
- 腾讯云云原生数据库 TDSQL（https://cloud.tencent.com/product/tdsql）：提供了高性能、高可用的云原生数据库服务，可以用于存储和管理大量数据，支持快速的数据查询和分析。
- 腾讯云人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）：提供了丰富的人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等功能，可以用于对输入数据进行智能处理和分析。
以上是针对FFT返回NaN值问题的一些建议和腾讯云相关产品的介绍。请注意，这些建议和产品仅供参考，具体的解决方案需要根据实际情况进行选择和调整。
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我正在尝试在我的大型项目中使用FFTW，所以我写了一个基本的程序来检查FFT是否工作。我正在尝试将正弦值发送到FFT，然后再发送回来。在使用向前和向后的快速傅立叶变换之后，我得到了完全相同的结果，但我在数组的第一个元素处得到了一个NaN值。<inttypes.h>long double PI=3.14159265358979323846;
void complex2FFTfprintf(str
浏览 84提问于2021-09-18得票数 1
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我正在尝试使用NAN在2D数组上应用FFT。我不想用任何东西替换NaN值。有没有一种方法可以应用FFT而忽略NaN值？arr=np.array([[1, 2, 3], [4, NAN, 6], [1, 2, NAN]])
f=np.fft.fft2(arr)
浏览 4提问于2018-11-23得票数 0
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我知道FFT函数不能与NAN值一起工作。我们要么使用惰性来获得这些NAN的骑行，要么我们用零代替NAN。然而，我想知道为什么FFT不能与NAN一起工作？FFT基本上是用不同的谐波相乘后对时间序列进行求和，大多数库都具有跳过NAN值时进行求和的功能。谢谢
浏览 6提问于2018-01-17得票数 1
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当我执行fft时，dvv显示了合理的数据，而GW只显示了NaN值。 GW值的平均值是13，所以我将它们归一化为-1到1，但它仍然显示nan值。 我想知道如何获得fft..。0.0682462013-10-01 -0.1818892013-10-03 -0.045518 关于fft后的值 'dvv fft:
浏览 20提问于2021-09-22得票数 0
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我正在尝试将FFT算法应用于由EEG频段获得的一些值。我找到了以下代码，但我无法使其正常工作。(only in postive frequencies)print("After fft_vales")# Get frequencies for amplitudes in Hz
fft_freq = np.fft.r
浏览 14提问于2020-09-21得票数 0
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我试图使用表单的python / numpy来使用一些模型：其中x可以是从-5到+5的任意值。X可以是零，在我的模拟中，这确实发生了，导致f(x)趋向于无穷大，这会返回nan + 1jnan。因为我想稍后使用这个计算的结果，例如FFT，这就产生了一个主要的问题，因为fft例程不能处理输入中的NAN。
请问有什么处理这个问题的推荐方法吗？例如，用逻辑表示:如果x == 0:返回0，或者如果x等于0，则
浏览 0提问于2014-11-28得票数 0
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rgb2gray(im);%17*17 Average Filter%Now taking FFTof both image and filter to work in frequency domainavgFilter_fft= fft2(avgFilter, 1161,799);
Conv = im_<e
浏览 3提问于2022-01-06得票数 1
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, fft2) mult = numpy.multiply(fft1, fft2)[[ inf -0.j nan-infj nan+infj ..., nan+infj nan-infj nan+infj]nan-infj ..., <
浏览 0提问于2015-06-25得票数 2
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convolution as convkernel=np.asarray([-1,1,0])这在我的例子中返回：array([ nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan])
我以为它应该返回array([0,1,1
浏览 5提问于2015-07-01得票数 1
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嗨，我试图对一个信号进行简单的一维FFT变换。], 100.0)
from pycuda import gpuarrayfrom skcuda import fftdef fft_gpu1(signal): x_hat = gpuarray.empty_like(x_gpu, dtype=np.complex64)
plan = fft.Plan(x_gpu.s
浏览 0提问于2019-06-04得票数 1
3回答
分贝的大小在C#中始终返回NaN
、、、、
所以我的问题已经从返回无限变成了返回NaN。如果你的快速傅立叶变换总是返回无穷大，这可能会有帮助()。所以我认为返回NaN是因为C#试图得到负数的平方根，但是，根据下面的代码，这个数字不应该是负数，因为我在得到平方根之前对两个数字进行了平方(这应该会使它们成为正数)。然而，返回的数字是负数。private const uint LOGN = 11; // Log2 FFT Length
private const uint
浏览 0提问于2012-01-02得票数 2
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2回答
当我尝试对这个数组进行fft时，我得到了一个NaN数组。如何让fft正常工作？这是我到目前为止所知道的：from __future__ import division
from numpy import fft
Hx = abs(fft.fft(X))
freqX =
浏览 2提问于2015-09-27得票数 14
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因此，filter = ifft(fft(blur)/fft(original))orig = imread("orig.png")fftorig = fft(orig)
fftblur = fft(blur我看到div包含许多<em
浏览 0提问于2018-02-16得票数 3
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但每次我从FFT得到nan输出。应用FFT
kiss_fftr(fft->config, samples, fft->s
浏览 6提问于2013-06-04得票数 0
; %lt=lx+lc; x=[x zeros(1,lc)];endmydeconv([1 2 3 3 2 1],[1 1 1])Column 1 NaN + NaNi
Colum
浏览 29提问于2017-03-14得票数 1
我有两个损失:一个是通常的L1损失，第二个是涉及torch.rfft()的损失 def dft_amp(img): fft_amp = fft_im[:,:,:,:,0]**2 + fft_im[:,:,:,:,1]**2
loss = l1_loss(pred,gt) + l1_loss(dft_amp(pr
浏览 138提问于2021-01-28得票数 1
我试图为N的每个值设置一个不同的数值积分。所有依赖于N的变量都正确返回(我打印了结果，以确保在没有NaN或所有零的情况下一切都恢复正常)。(k3 * np.fft.fft(u)) - v = u + 0.5 *du1 * dt
du2 = (-np.fft.ifft(k3 * np.
浏览 3提问于2013-09-27得票数 0
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当我改变偏移量来改变我通过FFT在音频中计算的位置时，有时我会得到可以在我的图形中显示的结果，但大多数时候我会得到一个复杂的NaN数组。为什么会这样？ y++;
FourierTransform.FFT
浏览 2提问于2014-11-25得票数 0
文档中说，np.fft.fft是这样做的：
计算实际输入的一维离散傅里叶变换。我还看到，对于我的数据(音频数据，实值)，np.fft.fft返回包含复数的二维形状数组(number_of_frames，fft_length)。对于np.fft.rfft，返回包含复数的二维形状数组(number_of_frames，((fft_
浏览 0提问于2018-09-18得票数 20
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