FFT и средняя мощность и numpy

Код для вычисления средней мощности тестового сигнала во временной и частотной областях:

import numpy
from numpy import fft

time=[numpy.sin(i) for i in range(10)]
freq=fft.fft(time)

def power(data):
return sum([abs(i)**2 for i in data])/len(data)

print 'power in time',power(time)
print 'power in frequency',power(freq)

результат:
power in time 0.470547166439
power in frequency 4.70547166439

В чем причина расхождения?

RPI.su - самая большая русскоязычная база вопросов и ответов. Наш проект был реализован как продолжение популярного сервиса otvety.google.ru, который был закрыт и удален 30 апреля 2015 года. Мы решили воскресить полезный сервис Ответы Гугл, чтобы любой человек смог публично узнать ответ на свой вопрос у интернет сообщества.

Все вопросы, добавленные на сайт ответов Google, мы скопировали и сохранили здесь. Имена старых пользователей также отображены в том виде, в котором они существовали ранее. Только нужно заново пройти регистрацию, чтобы иметь возможность задавать вопросы, или отвечать другим.

Чтобы связаться с нами по любому вопросу О САЙТЕ (реклама, сотрудничество, отзыв о сервисе), пишите на почту [email protected]. Только все общие вопросы размещайте на сайте, на них ответ по почте не предоставляется.