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来自 matlab 官方网站，Lomb-Scargle 周期图定义为

http://www.mathworks.com/help/signal/ref/plomb.html#lomb

假设我们有一些随机信号让我们说

 x=rand(1,1000);

这个信号的平均值可以很容易地实现为

平均值=平均值（x）；方差可以实现为

>> average_vector=repmat(average,1,1000);
>> diff=x-average_vector;
>> variance= sum(diff.*diff)/(length(x)-1);

我该如何继续？我的意思是如何选择频率？时间偏移的计算不是问题，让我们假设我们有时间向量

t=0:0.1:99.9;

因此时间向量的总长度为 1000，通常对于 DFT，频率 bin 表示为 2*pi/N 的乘数，其中 N 是信号长度，但是这种情况呢？提前致谢

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从提供的 MATLAB 文档链接可以看出，该算法不依赖于特定的采样时间 t k选择。请注意，对于等间隔的采样时间（如您选择的那样），相同的链接表示：

偏移仅取决于测量时间，并在时间等距时消失。

因此，正如您所说，“时间偏移的计算不是问题”。

与可以通过选择一组离散频率从离散时间傅里叶变换 (DTFT)获得的 DFT 类似，我们也可以选择 f[n] = n * sampling_rate/N（在哪里sampling_rate = 10选择 t k）。如果我们忽略 P LS (f[n])的值，因为n=mNwherem是任何整数（因为它的值格式不正确，至少在链接中发布的公式中），那么：

\sum_{k=1}^N \cos^2(2\pi f_n t_k) = \sum_{k=1}^N \sin^2(2\pi f_n t_k) = N/

因此对于实值数据样本：

P_{LS}(f_n) = \frac{1}{N\sigma^2} |Y(n)|^2

其中Y可以用diff您定义的向量表示：

Y = fft(diff);

也就是说，如wikipedia上所述， Lomb-Scargle 方法主要用于处理不等间距的数据。

于 2014-10-27T17:40:10.960 回答