使用fftpack在對數軸上的實際數據功率譜

Question

我已經閱讀了很多關於此主題的討論（ 在lomb-scargle和fft之間進行比較 ， 在python中繪制功率譜 ， Scipy / Numpy FFT頻率分析等），但是仍然無法解決 ，因此我需要一些技巧。 我有一個光子事件列表（檢測與時間），數據可在此處獲取 。 這些列是time ， counts ， errors和不同能帶中的計數（您可以忽略它們）。 我知道來源的周期大約是8.9 days = 1.3*10^-6 Hz 。 我想繪制功率譜密度，以顯示該頻率下的峰值（可能在對數x軸上）。 如果我可以避免圖的一半（對稱），那也很好。 到目前為止，這是我的代碼，到目前為止還沒有：

import numpy as np
from scipy.fftpack import fft, rfft, fftfreq
import pylab as plt

x,y = np.loadtxt('datafile.txt', usecols = (0,1), unpack=True)
y = y - y.mean() # Removes the large value at the 0 frequency that we don't care about

f_range = np.linspace(10**(-7), 10**(-5), 1000)
W = fftfreq(y.size, d=x[1]-x[0])

plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(x,y)
plt.xlabel('Time (days)')

f_signal = fft(y)
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(W, abs(f_signal))
plt.xlabel('Frequency (Hz)')

這里產生了（無用的）情節：

Answer 1

這是上面代碼的改進版本：

import pyfits
import numpy as np
from scipy.fftpack import fft, rfft, fftfreq
import pylab as plt

x,y = np.loadtxt('data.txt', usecols = (0,1), unpack=True)
y = y - y.mean()

W = fftfreq(y.size, d=(x[1]-x[0])*86400)
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(x,y)
plt.xlabel('Time (days)')

f_signal = fft(y)
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(W, abs(f_signal)**2)
plt.xlabel('Frequency (Hz)')

plt.xscale('log')
plt.xlim(10**(-6), 10**(-5))
plt.show()

在這里生成的圖（正確）： 最高峰是我試圖復制的峰。 預計還會出現第二個峰值，但功率會更低（的確如此）。 如果rfft代替fft （和rfftfreq代替fftfreq ）相同的情節被再現（在這種情況下，頻率值，而不是在模塊中，可以使用numpy.fft.rfft ）

我不想阻止這個話題，所以我會在這里問：我該如何檢索峰的頻率？ 在峰值旁邊繪制頻率將是很棒的。