假设我有一个包含100个测量值的时间序列t，每个条目代表每天的测量值。我假设信号中有一些周期性--它可能每天、每周或每月重复。
将时间序列转换到傅立叶域可能有助于找到这样的周期性？如何使用numpy的fft模块为我的时间序列找到最可能的周期？
浏览 13提问于2017-06-28得票数 9
我想用NumPy快速傅立叶变换来计算周期性时间序列的频率。举个例子，假设我的时间序列y定义如下：freq = 12.3y = np.cos(x * 2 * np.pi * freq编辑:为了澄清，我们不应该知道时间序列y是如何生成的。上面的代码片段只是一个人为<e
浏览 4提问于2018-08-05得票数 2
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我已经在Matlab中对时间序列波形执行了fft (快速傅立叶变换)，但我似乎在傅立叶变换图中实际上有一个奇怪的波形，尽管有尖峰，这个波形看起来只在时域中才能看到。有没有编程上的原因导致这种情况发生？
浏览 0提问于2009-12-17得票数 1
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时域数据的傅里叶级数
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我花了几天的时间试图解决这个问题，但没有运气，所以我求助于你。我有一份带有时间和振幅数据的恒星测光文件。我应该使用这些数据来查找周期变化。我使用的是pysca库中的Lomb-Scargle，但我必须使用傅立叶分析。我试过scipy和numpy的快速傅立叶变换( fft )，但我找不到任何与频谱或傅立叶系数相似的东西。我甚至尝试使用pynfft库中的nfft，因为我
浏览 0提问于2015-11-29得票数 0
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我想使用基于模型的聚类来对1225个时间序列(每个24个周期)进行分类。我已经使用快速傅立叶变换对这些时间序列进行了分解，并选择了至少解释样本中所有时间序列的时间序列方差的阈值百分比的谐波。我想对给定时间序列的每个变换元素的实部和虚部进行基于模型的<
浏览 29提问于2011-11-26得票数 3
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我是Python的新手，但是有一个我没有准备好的家庭作业。请帮帮忙。我写道： import numpy as np
X,Y = np.loadtxt("wavedata.csv", usecols=(0, 1), delimiter=",", unpack=True)以及为a_0、a_n、b_n和梯形规则定义的函数。但是CSV文件只有0到10的值。傅立叶系数不需要从-L积分到L吗？我如何在这里使用梯形规则，或者生成计算系数的函数
浏览 19提问于2019-10-09得票数 0
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我试着用一个例子来验证我对Numpy的快速傅立叶变换的理解:当直接变换上没有应用缩放时，exp(-pi*t^2)的傅立叶变换应该是exp(-pi*f^2)。然而，我发现为了获得这个结果，我需要将快速傅立叶变换的结果乘以因子dt，该因子是函数上两个采样点之间的时间间隔。我不明白为什么。有人能帮上忙吗？freq[:N/2+
浏览 0提问于2013-11-14得票数 8
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我正在使用一个系统，在这个系统中，我从1 1KHz的传感器(陀螺仪)获取数据。我目前所拥有的是一个对输入值的高通滤波器。然后我将alpha值设置为1/64，我认为它应该可以过滤大约10 the的频率。然后，我采用这个值，然后如果它是高于阈值的个体，则进行积分。当我的积分值超过另一个阈值时，我假设系统正在振动。我试图用这个系统做的是确保它是真正的<
浏览 0提问于2011-07-08得票数 2
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我有大约1000个不同的时间序列，对于每一个时间序列，我想自动确定时间序列中是否有季节性。 else: return periodicity
，基
浏览 1提问于2021-09-24得票数 2
我正在寻找一些关于如何在MATLAB中压缩时间序列数据的建议。
我有一些瞳孔大小的数据集，这些数据是在1秒内收集的，每次试验有25,000个点(我仍然不确定将这些数据称为“时间序列”是否合适)。从现在开始，我想要做的是将它们与另一个数据进行比较，我需要将点数压缩到大约10,000或更少，以最小化信息的损失。有什么方法可以做到这一点吗？我试着搜索如何做到这一点，但我所能找到的是平滑数据或压缩数字图像的
浏览 2提问于2011-11-19得票数 2
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有没有实现傅里叶逆变换的Java/Android库？我发现有几个实现了傅里叶变换，但没有一个实现了它的逆。
浏览 7提问于2011-09-14得票数 2
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要做到这一点，我需要通过傅里叶变换数据来过滤数据集，过滤它，然后反傅立叶变换。当我对数据进行反傅立叶变换时，我在红色数据集的两端都会得到一个尖峰(图中显示了第一个尖峰)，它应该在开始时接近于零，就像蓝线一样。我正在比较许多数据集，这种情况只是偶尔发生。首先，可能是什么导致了它，其次，我如何补救它，以及第三，它是否会沿着时间序列进一步影响数据，或者只是在时间序列的开始和结束处，就像从
浏览 0提问于2009-12-19得票数 4
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对于已知具有季节或每日模式的数据，我想使用傅立叶分析来进行预测。在对时间序列数据进行fft之后，我得到了系数。如何使用这些系数进行预测？我相信FFT假设它接收的所有数据都构成一个周期，那么，如果我简单地使用ifft重新生成数据，我也会重新生成函数的连续性，那么我可以将这些值用于未来的值吗？简单地说:我对t=0,1,2，..10运行快速傅立叶变换，然后对coef使用ifft，我可以对t=11,12，..20使用重新生成的</em
浏览 0提问于2010-12-19得票数 48
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选择功率谱的精确频率间隔
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我想比较两个随机过程的时间轨迹的功率谱，但返回的频率范围不同。 如何选择频率范围，以及如何修改它？更具体地说，我所做的事情如下： from scipy import signal as sgn
spectrum2=sgn.periodogram(signal2,fs=fs2) 我的问题是，相对于spectrum2[0]，spectrum1[0]的范围有很大的不同。
浏览 36提问于2020-04-25得票数 1
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我正在寻找关于(形式的)代数系统的信息，这些系统可以用来转换时间序列--无论是在实际的还是在学术的背景下。我意识到这个问题是宽泛的
浏览 0提问于2014-09-16得票数 6
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我希望有人能审阅我下面的代码，并提供一些提示，如何加速tic和toc之间的部分。下面的函数试图比Matlab的内置函数更快地执行IFFT，因为(1)几乎所有的fft系数bin都是零(即，从10M到300M的10到1000 bin都是非零的)，并且(2)只保留IFFT结果的中心三分之一FFTn = 2^nextpow2(DATAn))
例如，如果ifft和2/3的输入数据是9x1数组(即每个边带只有9个复数fft系数；考虑两边带时为18 pt)，以及DATAn=32781534，
浏览 5提问于2011-01-25得票数 2
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本文给出了快速傅立叶变换输入数据的时间长度与快速傅立叶变换中可区分的两个频率之间的最小距离之间的简单关系。本文的主要结论如下：(1)给出了快速傅立叶变换中输入数据的时间长度与两个频率之间的最小距离之间的简单关系；这篇文章称之为波形频率分辨率。我的问题是:有没有办法提高这个波形的</em
浏览 0提问于2021-02-08得票数 0
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三角波的曲线图幅度谱
、、、、
我得到了一个周期性的三角波(图。1)我需要画出它的震级谱(如pic.2)对于不同的\tau值(\tau = T/2，\tau = T/4，\tau = T/16)。看起来scipy triangle function甚至不允许用“间隙”来定义三角波。来自matplotlib的magnitude_spectrum生成“连续”图，而我需要“离散”图。更新:之前的问题是关于绘制傅立叶变换，但我发现这可能
浏览 30提问于2020-10-19得票数 0
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使用PyAudio捕获小块(1024)的语音数据，持续时间较短(0.0625秒)。使用numpy.fft进行分析，并使用numpy.hanning窗口消除渗漏。考虑到我感兴趣的频率(从300 Hz到3000 Hz)，如何使用我正在寻找的数据长度和最小/最大频率来计算理想的窗口大小？卡迪尔
浏览 1提问于2011-04-07得票数 5
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使用GNU倍频程，我计算了一段信号的fft，然后消除一些频率，最后重建信号。这给了我一个很好的信号近似值；但它没有给我一种推断数据的方法。假设基本上我已经绘制了三个半周期然后添加了一段低振幅，以零为中心的随机噪声。使用fft/ifft，我可以很容易地消除大部分噪声；但是，我如何外推信号数据的另外3个周期？(当然也就是复制信号)。数学方法很简单:将函数分解为正弦/余弦的无限
浏览 2提问于2010-05-09得票数 4
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