我有一个包含 736 个温度读数的向量，6 月至 8 月之间每 3 小时一个，因此 6 月至 8 月每天 8 个。
我需要对这个向量应用傅里叶分析。我已经把它标准化了。我已经到处搜索了（因为我真的不懂matlab），我所看到的只是这些分析，其中有迹象表明你已经有一个样本可以与之进行比较（比如1000Hz不断出现）。采样间隔为 3 小时，采样时间为 90 天。我不知道该怎么做。任何帮助都会有帮助。
谢谢你，我很绝望。
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FFT 运算实际上与输入采样率无关。采样率仅在执行 FFT 后用于解释输出的频率。
所以，基本上你可以对你的向量进行 FFT，它将你在离散时刻的 736 个样本转换为离散频率的 736 个样本。这些频率由下式给出
F(k) = Fs * k / Nfft
其中 Fs 是采样率，Nfft 是 FFT 点数。FFT 的输出向量将是复数。在大多数情况下，您会希望利用输出的幅度来产生与每个频率的能量成正比的值。
MATLAB 代码可能如下所示：
x = %your input vector
Nfft = length(x);
Fs = 1 / (60 * 60 * 3); %1 / 3hrs
Xk = fft(x);
k = 0 : Nfft-1;
Fk = Fs * k / Nfft; %frequency vector
%plot frequency versus magnitude in dB scale
Plot(Fk, 20 * log10(abs(Xk)));
您还需要注意其他几个问题：
假设您的输入是实值，FFT 输出向量的后半部分将是前半部分的镜像。在这种情况下，只需要输出的前半部分，为您提供从 0 到 Fs/2 的频率
Fs/2，即奈奎斯特速率，是可以由以 Fs 采样的信号表示的最大频率。因此，例如，如果样本之间的 3 小时内有温度波动，则 3 小时的采样周期无法准确捕获此信息。
我遗漏了很多细节，但我试图给你足够的信息来获得频率幅度图，而不会使事情不必要地复杂化。
于 2013-11-03T01:50:14.407 回答