用Python-Numpy/Scipy实现FFT确定超低频过程

Question

我开始分析从csv文件获得的低频数据（能量监测）。
我检索数据（大约12000点，但可能更多），我知道每分钟都有一个数据。
这个采样率总是相同的。你知道吗

当我绘制数据时，它看起来就像一个循环过程（每天、每周和每月）。所以我想，当我绘制FFT时，我应该看到超低频。你知道吗

这是我的密码。我没有向您展示我检索数据的部分，因为它不相关。
我还添加了一个低通滤波器来获得窦状函数。你知道吗

## DATAS x-axis is x
## DATAS y-axis is y
# Number of Points ie 12000 points
N = len(y)
# 1 Sample per minute
T = 1 / 60.0
# Lowpass cutoff frequency 
cutoff = 0.0001 

x = np.linspace(0, T * N , N) 
B, A = butter(4, cutoff / (T / 2), btype='low') 
filterdY = lfilter(B, A, y, axis=0)

# Generating FFT
Fourier = abs(scipy.fft(filterdY));
freqs = scipy.fftpack.fftfreq(filterdY.size, x[1]-x[0])

pylab.subplot(311)
pylab.plot(x, y)
pylab.subplot(312)
pylab.plot(x, filterdY)
pylab.subplot(313)
pylab.plot(freqs,20*scipy.log10(Fourier),'x')
pylab.show()

以下是我绘制的图形的屏幕截图。
它显示了一周的能源消耗，如你所见，5天是很明确的（更大的值）

我无法正确分析图表，但如果我向y值添加第二个纯正弦波信号，并且不过滤总和，我可以从FFT中检索正弦频率。
由于日常过程的频率应为1.0E-5hz，因此很难读取FFT。你知道吗

我怎样才能得到这个频率？我是否应该考虑将原始数据加速1.0E5，然后以1Hz的频率获得图片？你知道吗

下面是一个pythonfidle，其中的数据数组存储在y变量中：http://pythonfiddle.com/fft-test

Answer 1

嗯，我会玩采样频率。如果你想得出一些结论，假设，在天的尺度上，为什么不设置这样的采样频率，在得到的FFT中1hz将对应于每天1个振荡而不是每秒1个振荡？以下步骤取决于您的数据。你知道吗

另外，我不确定，因为我看不到整个脚本，但是当你调用butter并使用cutoff/（t/2）作为参数时，它不应该是Hz单位吗？因为现在似乎只是一个数字：

T=[1/s]；截止频率=[Hz]=[1/s]；=>；截止频率/（T/2）=[1/s]/[1/s]=1