如何在python3中找到不均匀采样信号的FFT？

Question

我有一个带有不均匀间隔（时间）样本的数据。如何找到信号的FFT并绘制它。

Answer 1

您不能对不均匀采样的信号进行FFT。这使FFT基于的数学假设无效。

您必须重新采样信号，以便均匀分布样本。

这稍微超出了本论坛的范围，但您可以启动in the dsp stackexchange

如果您想要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 - ＆gt; dt或者您感兴趣的最大频率的倒数的20％。

• 制作具有N个点的缓冲器，其中N的幂为2且N * dt> Tmax - Tmin，或您感兴趣的任何时间窗口。

• 将您的积分分布在最近的2个点上，或者如果您不介意再点'模糊'，只需将它放在最近的点。

你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。

现在使用FFT并且仅使用频率线的最低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近似的摆动电源条。您可以通过应用窗口清除信号。

请注意，数字信号处理本身就是一个领域。我建议探索那种rabbithole，但确实要花一些时间在那里。

Answer 2

要使用FFT，您需要创建一个均匀间隔的样本矢量。

如果信号被限制到低于最宽样本间距所暗示的采样率，则可以在不均匀间隔的样本之间尝试多项式插值，以创建大约相同数量的等间隔样本的网格。但是，根据多项式程度，这可能对频带限制或采样过程中的任何噪声都非常敏感。

Answer 3

除了建议的答案，如果您的目标是找到频率（出于某种原因（不是我想从您的问题中得出，没有使用FFT），您可以考虑使用< strong>周期图；更具体地讲，菱形痕迹周期图-可以产生与间隔不均匀的数据相对应的频率。

这是一个很好的answer，说明了这一建议。