我正在C#中开发一个具有声谱图绘制功能的应用程序。
在我的第一次尝试中，我使用了MathNet。数码学，现在我将继续使用alglib进行开发。当我从一个转换到另一个时，我注意到它们的输出不同。Mathnet默认情况下使用某种校正，而alglib似乎忽略了这种校正。我对信号处理不是很感兴趣，也是编程的新手，我不知道区别到底是什么。
在我的情况下，MathNet默认输出(原始幅值(值的范围从~0.1到~274。使用alglib，我得到的值范围从~0.2到~6220。
我发现了MathNet傅立叶。"前进"使用默认的缩放选项。这里说，FourierOptions。默认值为"通用；对称缩放和通用指数(在Maple中使用("https://numerics.mathdotnet.com/api/MathNet.Numerics.IntegralTransforms/FourierOptions.htm如果我使用FourierOptions。NoScaling，输出与alglib生成的结果相同。
在MathNet中，我使用了傅立叶。正向功能：https://numerics.mathdotnet.com/api/MathNet.Numerics.IntegralTransforms/Fourier.htm#Forward在alglib的情况下，我使用了fftr1d函数：https://www.alglib.net/translator/man/manual.csharp.html#sub_fftr1d
- 他们的计算有什么不同
- 我可以使用什么函数将alglib输出幅度转换为MathNet的输出幅度，反之亦然
- 在什么情况下，我应该使用这些不同的"刻度"？它们到底是干什么的
请分享您的知识。提前感谢！
在阅读了一堆提到FFT输出缩放不同方法的帖子后，我自己解决了这个问题。我仍然发现FFT处理的这一方面到处都没有文档记录。我还没有找到任何可靠的来源来解释这些刻度的用途，哪些科学领域或哪些处理方法使用它们。
我还发现了三种不同的缩放，关于原始FFT输出(复数的幅度(。这意味着将它们乘以：1。1/numSamples 2。2/numSamples 3。1/sqrt(numSamples(4。(无缩放(
MathNet。IntegralTransforms。傅立叶。Forward函数(根据网上的各种帖子，也可能是Matlab和Maple(默认使用第三个。在我看来，当使用对数着色时，这会产生更好的可区分图形输出。
如果你知道一些事情并分享你的想法，或者你能参考一篇好的论文来解释这些，我仍然会很感激。