如何在python3中找到不均匀采样信号的FFT？

Question

我有一个不均匀间隔（时间）样本的数据。 如何找到信号的 FFT 并绘制它。

Answer 1

除了建议的答案之外，如果您的目标是找到频率（并且出于某种原因不必使用 FFT - 我无法从您的问题中推断出这一点），您可以考虑使用periodograms ； 更具体地说， Lomb-Scargle Periodogram - 它可以产生与不均匀间隔数据相对应的频率。

这是一个很好的答案，说明了这个建议。

Answer 2

您不能对不均匀采样的信号进行 FFT。 这使 FFT 所基于的数学假设无效。

您必须对信号重新采样，以便获得均匀间隔的样本。

这稍微超出了本论坛的范围，但您可以从dsp stackexchange开始

如果您想要一个快速而肮脏的解决方案，请使用以下方法：

• 选择小于或等于点之间最小时间的时间延迟 --> dt 或您感兴趣的最大频率倒数的 20%。

• 使用 N 为 2 的幂和 N*dt > Tmax - Tmin 或您感兴趣的任何时间窗口制作 N 个点的缓冲区。

• 将您的点分布在 2 个最近的点上，或者如果您不介意更多的“模糊”，只需将其放在最近的点上。

您最终会得到一个带有尖峰和零点的缓冲区，但其能量与原始信号相同。

现在 FFT 并且只使用频率线的最低 20% 左右。

这是一种令人难以置信的“原始”和“近似”的做事方式，但它会在频率上给出一些摆动的功率条的近似值。 您可以通过应用窗口来清理信号。

请注意，数字信号处理本身就是一个领域。 我建议探索那个兔子洞，但确实希望在那里度过相当长的时间。

Answer 3

要使用 FFT，您需要创建一个时间间隔均匀的样本向量。

如果信号的带宽限制在最宽样本间距所隐含的采样率以下，您可以尝试在不均匀间隔的样本之间进行多项式插值，以在时间上创建大约相同数量的等间隔样本的网格。 但是，根据多项式次数，这可能对限带或采样过程中的任何噪声高度敏感。