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我正在尝试使用频谱分析来分析时间序列。我试图检测我的数据中的任何周期性，这些周期性由记录一周的每小时测量值组成（24 * 7 = 168 次测量值），我的目标是显示温度变化的昼夜分量。到目前为止，我有（例如）：

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StartDate = '2011-07-01 00:00';
EndDate = '2011-07-07 23:00';
DateTime=datestr(datenum(StartDate,'yyyy-mm-dd HH:MM'):60/(60*24):...
    datenum(EndDate,'yyyy-mm-dd HH:MM'),...
    'yyyy-mm-dd HH:MM');
DateTime=cellstr(DateTime);
DecDay = datenum(DateTime)-datenum(2011,0,0);
t = 0:25/length(DecDay):(25-0.1488);
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);
y = x + 2*randn(size(t));
Y = fft(y,length(y));

我会从这里去哪里？任何建议将不胜感激。

更改：

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    StartDate = '2011-07-01 00:00';
    EndDate = '2011-07-07 23:00';
    DateTime=datestr(datenum(StartDate,'yyyy-mm-dd HH:MM'):60/(60*24):...
        datenum(EndDate,'yyyy-mm-dd HH:MM'),...
        'yyyy-mm-dd HH:MM');
    DateTime=cellstr(DateTime);
    DecDay = datenum(DateTime)-datenum(2011,0,0);
 x = cos((2*pi)/12*DecDay)+randn(size(DecDay));
 % if you have the signal processing toolbox
 [Pxx,F] = periodogram(x,rectwin(length(x)),length(x),1);
 plot(F,10*log10(Pxx)); xlabel('Cycles/hour');
 ylabel('dB/(Cycles/hour');

谁能建议我如何将 x 轴转换为小时而不是每小时的周期？我试过了

plot(1./F,10*log10(Pxx)); xlabel('hours');

但这弄乱了周期图。

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您可能会发现开始使用 MATLAB 的周期图函数比尝试直接使用 FFT 更容易。这负责为您和各种其他实现细节窗口化数据。

于 2012-06-28T08:56:08.613 回答