Быстрое преобразование Фурье в питоне ⇐ Python

[Anonymous]

Я новичок в теории Фурье, и я видел очень хорошие учебники о том, как применить БПК к сигналу и построить его, чтобы увидеть частоты, которые он содержит. Каким -то образом все они создают смесь синусов в качестве их данных, и у меня возникают проблемы с адаптацией к моей реальной проблеме. < /p>

У меня есть 242 часовые наблюдения с ежедневной периодичностью, что означает, что мой период составляет 24. Поэтому я ожидаю, что я буду иметь пик около 24 на моем графике FFT. < /p>

Выборка моих данных. /> Построенные данные: < /p>




I suppose that the problems comes with the definition of N, T и T, но я не могу найти ничего в Интернете, что помогло мне понять это четко. Пожалуйста, помогите < /p>

edit1: < /strong> < /p>

С кодом, предоставленным Чарльзом Ответ, у меня есть всплеск, который кажется очень странным. Я использовал rfft и rfftfreq вместо этого, чтобы избежать слишком большого количества частот. После субстракта среднего значения я получаю: < /p>



Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/591 ... -in-python