符号翻转傅立叶变换Python Numpy数组

Question

我的数据是numpy数组中数据的符号：

Data=[-1,1,-1,1,1,1,-1,1,-1,1,...,N]

检查中有一个明显的模式，每个第3个元素都是负数：

Pattern=[1,1-1,1,1,-1,1,1,-1...]

但是有噪音，所以我无法直接量化这个，所以我想做一个傅立叶变换，看看这个空间重复有多强。

我希望在频率= N / 3时看到一个大的峰值，因为这个模式似乎每3个值重复一次。

到目前为止，我已经尝试过：

对于N = 401的数据，我尝试过：

y=numpy.fft.fft(Data)
x = np.linspace(0,400,401)

plt.plot(x,y.real) 
plt.show()

但是我得到了噪音，没有明确的峰值我知道存在。我有一种感觉，我没有正确实现fft。

Answer 1

我用玩具示例进行了一些测试，似乎有效。 您应该绘制绝对值或PSD，但如果您只绘制实部，则峰值也存在。

# array with a -1 every third element
a = np.tile([1,1,-1], 100)

# add some noise
b = a * np.random.choice([-1, 1], len(a), p=[0.1, 0.9])

x = np.linspace(0, len(a), len(a+1))
y = np.fft.fft(b)

plt.plot(x[1:], y[1:].real); plt.show()

plt.plot(x[1:], np.abs(y[1:]**2)); plt.show()