傅立叶外推算法的python实现和缺点

本文介绍了傅立叶外推算法在信号处理中的应用,通过Python代码展示了如何实现该算法来预测信号走势。然而,这种方法的一个主要缺点是,要求已知信号为cos函数的整数倍,否则可能引入干扰。

在信号处理中有时会希望预测信号的走势,可以预测信号走势的算法有插值法外推,回归算法。
我们可以对已知信号进行傅立叶变换,得到信号的频谱,再进行反变换并扩展时间轴就是傅立叶外推算法,以下为python代码的实现:


#!/usr/bin/python3

import numpy as np
import pylab as pl
from scipy import signal
from numpy import fft

def fourierExtrapolation(x, n_predict):
    n = len(x)
    n_harm = 50                        # number of harmonics in model
    t = np.arange(0, n)
    p = np.polyfit(t, x,
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值