python - FFT 使用 Python Numpy/Scipy 确定超低频过程

问题描述

我正在开始分析从 csv 文件中获得的低频数据（能量监测）。
我检索数据（大约 12000 个点，但可能更多），我知道每分钟都有一个数据。
该采样率始终相同。

当我绘制数据时，它似乎是一个重复的过程（每天、每周和每月）。所以我想在绘制 FFT 时应该看到超低频。

这是我的代码。我不会向您展示我检索数据的部分，因为它不相关。
我还添加了一个低通滤波器来获得类似窦的功能。

## DATAS x-axis is x
## DATAS y-axis is y
# Number of Points ie 12000 points
N = len(y)
# 1 Sample per minute
T = 1 / 60.0
# Lowpass cutoff frequency 
cutoff = 0.0001 

x = np.linspace(0, T * N , N) 
B, A = butter(4, cutoff / (T / 2), btype='low') 
filterdY = lfilter(B, A, y, axis=0)

# Generating FFT
Fourier = abs(scipy.fft(filterdY));
freqs = scipy.fftpack.fftfreq(filterdY.size, x[1]-x[0])

pylab.subplot(311)
pylab.plot(x, y)
pylab.subplot(312)
pylab.plot(x, filterdY)
pylab.subplot(313)
pylab.plot(freqs,20*scipy.log10(Fourier),'x')
pylab.show()

这是我绘制的图表的屏幕截图。
它显示了一周的能源消耗，如您所见，5 天的定义很明确（更大的值）

我无法正确分析图表，但如果我将第二个纯正弦波信号添加到 y 值并且我不过滤总和，我可以从 FFT 中检索正弦频率。
由于日常过程的频率应为 1.0E-5 Hz，因此 FFT 很难读取。

我怎样才能得到这个频率？我是否应该考虑将原始数据加速 1.0E5，然后以 1Hz 获取图片？

这是一个 pythonfiddle，其中存储了 y 变量的数据数组：http: //pythonfiddle.com/fft-test

标签： pythonnumpyscipyfftfrequency-analysis

好吧，我会玩采样频率。如果您想得出一些结论，假设以天为单位，为什么不设置这样的采样频率，使得结果 FFT 中的 1 Hz 对应于每天 1 次振荡而不是每秒 1 次振荡？以下步骤取决于您的数据。

PS我不确定，因为我看不到整个脚本，但是当您调用黄油并使用截止/（T / 2）作为参数时，它不应该以Hz为单位吗？因为现在它似乎只是一个数字：

T = [1/s]；截止 = [Hz] = [1/s]；=> 截止/(T/2) = [1/s]/[1/s] = 1

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