[Fourier Analysis with database]

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 做一个傅里叶分析，但我没有到。

我的文件是这样的：

• Col 0：时间，
• Col 2：海拔

我做了以下代码：

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))

问题在于，通过这样做，我得到了与峰值相对应的 HSf 的第一个元素。并且显然，它将对应于我的向量频率（0）的第一个元素。

我知道周期必须在 5-8 秒左右，但我想通过这种分析找到它。

你能帮我吗？

谢谢

Answer 1

我不确定我是否正确理解你的问题，但如果你的第0个频率分量是最强的，但你对此不感兴趣，我看到了两个选择：

（1）代替查看全频谱，忽略第一元素：

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

（2）在做FFT之前减去基线：

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

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编辑： 我也很确定你的频率轴在你的应用中有任何意义。您可能想要看看numpy.fft.fftfreq。