Python一维波数域傅里叶变换及单位转换问题咨询

问题1：是否可以使用fs尺度执行FFT？ #

完全可以用fs（飞秒，10⁻¹⁵s）尺度做FFT计算。FFT的核心逻辑只和采样间隔的数值关系有关，只要你在计算时准确输入采样间隔Δt的数值（比如实际采样间隔是1fs，就把Δt设为1，单位对应fs），就能得到正确的频率结果——此时频率轴的单位会是fs⁻¹，后续可按需转换成其他单位。

举个实操例子：假设时间轴采样点数为N，采样间隔是Δt（单位：fs），可以用np.fft.fftfreq(N, d=Δt)生成对应频率轴，得到的数值单位就是fs⁻¹，再配合你用np.fft.fft(signal)/len(signal)算出的FFT幅值即可完成分析。

问题2：如何将Hz转换为cm⁻¹单位？ #

Hz（即s⁻¹）和cm⁻¹的转换依赖光速的数值关系：1cm⁻¹对应的电磁波频率等于光速（c）乘以100（因1m=100cm），光速的近似值为c≈2.99792458×10¹⁰ cm/s。

转换公式 #

• 从Hz转cm⁻¹：

  频率(cm⁻¹) = 频率(Hz) / (c × 100)
  

  代入c的近似值后可简化为：

  频率(cm⁻¹) ≈ 频率(Hz) × 3.33564095×10⁻¹¹
  

• 如果是从fs⁻¹（用fs尺度FFT得到的频率单位）转cm⁻¹，先把fs⁻¹转成Hz（1fs⁻¹=10¹⁵ Hz），代入公式后可简化为：

  频率(cm⁻¹) ≈ 频率(fs⁻¹) × 3.33564095
  

你可以直接对np.fft.fftfreq生成的频率轴数组应用上述转换公式，就能得到cm⁻¹单位的横轴。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jin