使用Python Numpy / Scipy进行FFT确定超低频过程

Question

我正在开始分析从csv文件获得的低频数据（能量监测）。
我检索了数据（大约12000点，但可能会更多），并且我知道每分钟都有一个数据。
该采样率始终相同。

当我绘制数据时，似乎是一个重复的过程（每天，每周和每月）。 所以我想我在绘制FFT时应该会看到超低频。

这是我的代码，到目前为止。 我不会向您展示我检索数据的那部分，因为它不是很真实。
我还添加了一个低通滤波器来获得类似窦性的功能。

## DATAS x-axis is x
## DATAS y-axis is y
# Number of Points ie 12000 points
N = len(y)
# 1 Sample per minute
T = 1 / 60.0
# Lowpass cutoff frequency 
cutoff = 0.0001 

x = np.linspace(0, T * N , N) 
B, A = butter(4, cutoff / (T / 2), btype='low') 
filterdY = lfilter(B, A, y, axis=0)

# Generating FFT
Fourier = abs(scipy.fft(filterdY));
freqs = scipy.fftpack.fftfreq(filterdY.size, x[1]-x[0])

pylab.subplot(311)
pylab.plot(x, y)
pylab.subplot(312)
pylab.plot(x, filterdY)
pylab.subplot(313)
pylab.plot(freqs,20*scipy.log10(Fourier),'x')
pylab.show()

这是我绘制的图形的屏幕截图。
它显示了一周的能源消耗，并且您可以看到，定义了5天（更大的值）

我无法正确分析该图，但如果将第二个纯正弦波信号添加到y值，并且不对总和进行滤波，则可以从FFT中检索正弦频率。
由于日常处理的频率应为1.0E-5 Hz，因此很难读取FFT。

我如何获得这个频率？ 我是否应该考虑将原始数据加速1.0E5，然后以1Hz的频率获取图片？

这是一个将数据数组存储到y变量中的pythonfiddle： http ://pythonfiddle.com/fft-test

Answer 1

好吧，我会玩采样频率。 如果您想得出一些结论，那么，以天为单位，为什么不设置采样频率，以使FFT中的1 Hz对应于每天1次振荡而不是每秒1次振荡？ 以下步骤取决于您的数据。

PS我不确定，因为我看不到整个脚本，但是当您调用butter并使用cutoff /（T / 2）作为参数时，它是否应该以Hz为单位？ 因为现在似乎只是一个数字：

T = [1 / s]； 截止= [Hz] = [1 / s]； =>截止/（T / 2）= [1 / s] / [1 / s] = 1