# 附录3 傅立叶分析应用

傅立叶分析不仅限于理论研究，它在金融、信号处理、环境科学、医疗、机械维护等众多领域具有广泛的实际应用。在Excel中，傅立叶分析工具为用户提供了简单而高效的频域分析手段，帮助发现数据中的周期性特征，识别异常频率，从而做出有针对性的决策。

1. 金融市场分析：周期性趋势发现

应用背景： 金融市场数据，如股票价格、指数、交易量等，往往包含周期性波动。投资者和分析师可以利用傅立叶分析来识别这些周期，帮助预测市场趋势。

应用场景： 某投资公司希望分析某一股票的历史价格数据，以识别其是否有长期或短期的周期性波动。他们使用傅立叶分析将股票价格数据转换为频域数据，以找出潜在的周期。

步骤：

1. 收集过去一年该股票的每日收盘价数据（时间序列数据）。
2. 将这些价格数据输入到Excel表格中。
3. 使用傅立叶分析工具分解价格数据。
4. 通过计算复数结果的模，确定主要的周期成分。
   • 如果发现某一频率成分的模较大，意味着股票价格在该频率下表现出显著的周期性波动（例如一个季度或每月的周期性波动）。

结果： 傅立