я пытаюсь получить контроль над PythonS FFT функциональность, и одна из странных вещей, которые янаткнулся на то, чтоПарсеваль»теорема Безразлично»Похоже, что это применимо, так как сейчас это дает разницу около 50, а должно быть 0.I '

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.fftpack as fftpack

pi = np.pi

tdata = np.arange(5999.)/300
dt = tdata[1]-tdata[0]

datay = np.sin(pi*tdata)+2*np.sin(pi*2*tdata)
N = len(datay)

fouriery = abs(fftpack.rfft(datay))/N

freqs = fftpack.rfftfreq(len(datay), d=(tdata[1]-tdata[0]))

df = freqs[1] - freqs[0]

parceval = sum(datay**2)*dt - sum(fouriery**2)*df
print parceval

plt.plot(freqs, fouriery, 'b-')
plt.xlim(0,3)
plt.show()

Я уверен, что этофактор нормализации, но я неЯ не могу найти его, так как вся информация, которую я могу найти об этой функции,Документация scipy.fftpack.rfft.