经验数据与正弦波的拟合程度如何？

Question

我有关于两类对象的经验有点嘈杂的数据：0和1.

我假设0级数据跟随正弦波模式，而1级则没有那么多。

问题：如何测试这个假设？

一个样本的数据集：df = pd.DataFrame.load（'path-name'）：https://www.dropbox.com/s/zbgnivgcww49b7w/sindrink.pkl?dl=0

我尝试了适合度优化误差函数（由* sin（x / b + c）预测之间的距离），但这会导致错误的结果：

由于数据不完善 - 频率和幅度不是完全恒定的：

因此，如果遵循正弦波模式，我需要某种算法和度量标准来确认（或拒绝）此样本：

这个样本没有：

我有一个想法尝试傅立叶变换以适应几个正弦波，然后计算拟合的好，但我到目前为止没有这样做。

任何想法/建议？

Answer 1

更正弦的信号看起来像尖锐的＆＃34;尖峰＆＃34;在傅立叶幅度域中。您可以尝试取信号的FFT幅度（先减去平均值）并测量最大值与平均值之比。这至少会给出一个对应于＆＃34;正弦曲线的数字＆＃34;你的信号。