带有间隙的信号的功率谱密度？
有没有人知道，如果信号中有缺口，是否可以找到它的功率谱密度？比如说（用我熟悉的matlab语法）
ta=1:1000;
tb=1200:3000;
t=[ta tb]; % this is the timebase
signal=randn(size(t)); this is a signal
figure(101)
plot(t,signal,'.')
我想要能够在比单独的数据段更长的时间范围内确定频率。显然，我可以只计算单独段落的功率谱密度，但这样会限制最低频率。我可以对数据进行插值，但这会对功率谱密度产生影响。
任何想法都非常感谢。
3 个回答
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我发现了这个非均匀快速傅里叶变换，但我不太确定这是否正是我需要的，因为它可能主要是针对那些在不均匀时间间隔上采样的数据，而不是那些间隔均匀但有明显空缺的数据。不过我会试试看！
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如果在傅里叶基向量中省略一些部分，得到的傅里叶变换（FT）和功率谱密度（PSD）跟使用完整的基向量是一样的。其实就是在信号的“空白”地方用零来填充，这样也能得到相同的结果。
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Lomb-Scargle周期图算法通常用来分析那些数据不均匀分布的情况，也就是在数据采集的时间点不固定，或者有部分数据缺失的情况下。
这里有几个MATLAB的实现例子：