周波数解析による周期性の検出

時間測定値を見てもデータの振動動作を特徴付けることが困難な場合がよくあります。スペクトル解析は信号に周期性があるかどうかを判定し,複数の周期を測定するのに役立ちます。

オフィスビルの温度計は4か月間,30分ごとに室温を測定しています。データを読み込み,プロットします。温度を摂氏に変換します。時間を週単位で測定します。したがって,サンプルレートは2測定/時間×24時間/日×7日/週= 336測定/週です。

负载officetemptemp = (temp - 32)*5/9;fs = 2 * 24 * 7;t = (0:length(tempC) - 1)/fs;情节(t, tempC)包含(的时间(周)) ylabel ('温度({}^\circC)')轴紧

温度は振動しているように見えますが,周期の長さは簡単に判断できません。代わりに,信号の周波数成分に注目します。

温度の変動に集中できるよう,平均値を減算します。ピリオドグラムを計算してプロットします。

tempnorm = tempC -平均(tempC);[pxx f] =周期图(tempnorm, [] [], fs);图(f,pxx) ax = gca;斧子。XLim = [0 10];包含(的频率(周期/周)) ylabel (“级”）

温度には明らかに日次周期と週次周期があります。結果は驚くにはあたりません。温度は,人が働いているときは高く,夜間および週末は低くなります。

参考