负功率谱

Question

我收集了 65 年以来的 780 次每月温度异常，我想分析它以找出导致异常的频率。我使用了频谱包来做到这一点，我已经包含了分析前后的系列图片。

from spectrum import *

p = Periodogram(anomalies, sampling=1/12)
p.run()
plt.title('Power Spectrum of Monthly Temperature Anomalies')
p.plot(marker='.')
plt.show()

得到的光谱有几个明显的负尖峰。现在我明白了 Db 中的负值实际上并不是负绝对值，但为什么会发生这种情况？这是否意味着我的数据中缺少某些特定频率？因为正尖峰意味着存在一个。

另外，为什么大多数频率显示为负数？ Db作为放大倍数的参考值是多少？

我的一部分认为我应该采用该频谱的绝对值，但我想了解为什么会这样。另外我将采样值输入为 1/12，因为数据点是每月一次，所以希望频率范围是每年？

非常感谢，这是我在这里的第一篇文章，所以如果我需要更清楚地了解任何事情，请告诉我。

负能量

正在分析的系列

Answer 1

正如您在图中看到的那样，在 y 轴上，单位为 dB（分贝，https://en.wikipedia.org/wiki/Decibel）。所以看到的不是原始数据（在频域中），而是像 10*log10(data) 这样的数据。这解释了负值的存在并且是完全正常的。

这里有正值和负值，但一般情况下，您会标准化数据（按最大值），这样所有值都是负值，最大值设置为 0。这可以使用：

p.plot(norm=True)

您可以绘制原始数据（没有 log 函数），但您需要使用原始数据（在频域中）。例如，要重现 p.plot 函数的行为，您可以使用：

from pylab import plot
plot(p.frequencies(), 10*log10(p.psd/p.psd.max())

所以，如果您不想使用分贝单位，请使用：

from pylab import plot
plot(p.frequencies(), p.psd)

免责声明：我是 Spectrum (http://pyspectrum.readthedocs.io/) 的主要作者。