傅立叶外推算法的python实现和缺点

最新推荐文章于 2022-10-13 21:06:42 发布

Fancoolcool

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分类专栏：算法文章标签： python 算法预测

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Fancoolcool/article/details/47007055

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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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(