信息处理 - 为什么不同输入的频率响应相似？ - 吾爱随笔录

我是 DSP 新手，正在学习一些东西，并在这里寻求专家的一些建议。我正在使用 CMSIS DSP lib 来获取 10 Hz + 30 Hz 组合的虚拟输入信号的频率响应。下面是我正在使用的代码。

#include "arm_math.h"
#include "arm_const_structs.h"

/* std */
#include <stdio.h>

/* --------------------------------------------------------------------------------------
 *  CMSIS DSP related
 * -------------------------------------------------------------------------------------- */
float32_t input[2048] = { // combination of 10 Hz and 30 Hz signals

};

float32_t output[2048] = {0};
uint32_t fftSize = 1024;    // fft size
uint32_t ifftFlag = false;  // forward fft i.e. time--->frequency 
uint32_t doBitReverse = true; // enable bit reversal

/* --------------------------------------------------------------------------------------
 *  Main
 * -------------------------------------------------------------------------------------- */

int main(void)
{
    ...
    for(uint16_t i = 0 ; i < fftSize ; i = i+2){
        //input[i] = 0.000000000000000;
    }
    
    INV_MSG(INV_MSG_LEVEL_INFO, "[Input]===>");
    for(uint16_t i = 0, j = 1 ; i < fftSize ; i++, j++){
        INV_MSG(INV_MSG_LEVEL_INFO, "%hu ,%f\r", j,  input[i]);
        inv_delay_ms(1);
    }
    
    arm_cfft_f32(&arm_cfft_sR_f32_len512, input, ifftFlag, doBitReverse); //  Process the data through the CFFT/CIFFT module
    arm_cmplx_mag_f32(input, output, fftSize / 2); // Process the data through the Complex Magnitude Module for calculating the magnitude at each bin 
    
    INV_MSG(INV_MSG_LEVEL_INFO, "================");
    INV_MSG(INV_MSG_LEVEL_INFO, "[Magnitude]===>");
    INV_MSG(INV_MSG_LEVEL_INFO, "================");
    for(uint16_t i = 0 ; i < fftSize / 2 ; i++){
        INV_MSG(INV_MSG_LEVEL_INFO, "%f", output[i]);
        inv_delay_ms(1);
    }
    
    while(1);
}

我在这里有两个案例（更多细节、波形等显示在附加的电子表格/下图中）。案例 1 显示了输入样本的响应，其中 real 和 img 交错且 img 值为 0。案例 2 也是如此，只是这次输入样本只有实数值。

情况1：

CASE-2： 根据上述结果，我有几个问题。

问题 1：输入数据 Case-1 或 Case-2 的正确方法是什么？

问题 2：为什么 Case-1 和 Case-2 的响应相同，而输入的填充方式如上所述不同？

问题 3：我们应该在 10 Hz 和 30 Hz 处看到峰值，但在图中，我们可以看到它略有变化 - 关于为什么会发生这种情况以及如何获得更好结果的任何见解？