[傅立叶分析与数据库]

Question

我有一个水面高程文件，我想知道特征周期和幅度。 所以我想用python做一个傅立叶分析，但我没有到达。

我的文件是这样的：

• 山口0：时间，
• 西2：海拔

我做了下面的代码：

df=pd.read_csv(file,sep=';',header=None) 
df.columns=['Time','Nothing','HS','Other1','Other2'] 
N=len(df) 
T=df.loc[0,'Time']-df.loc[len(df)-1,'Time'] #Intervalle de temps 
freq=np.linspace(0.0, 1, N) #Vecteur fréquence 
  
HSf=scipy.fft(df['HS']) #Transformée de Fourier 
plt.plot(freq,abs(HSf)) 

的问题是通过这样做，我有HSf的第一个元素对应于峰值。而且，它将对应于我的向量freq（0）的第一个元素。

我知道这段时间一定要在5-8秒左右，但我想用这种分析找到它。

你能帮我吗？

感谢

Answer 1

我不知道如果我理解正确的问题，但如果它是你的第0频率分量是最强的，但你不感兴趣，我看到两个选项：

（ 1）而不是寻找在全光谱，忽略个第一元素：

HSf=scipy.fft(df['HS']-np.mean(df['HS'])) 

：

plt.plot(freq[1:],abs(HSf)[1:]) 

（2）做FFT之前减去基线

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编辑： 我也很确定你的频率轴是否在你的应用中有意义。您可能需要查看numpy.fft.fftfreq。