我正在从冰箱收集温度数据。数据看起来像一个波浪。我想确定波的周期和频率（以便我可以测量对冰箱的修改是否有任何影响）。
我正在使用 R，我认为我需要对数据使用 FFT，但我不确定从那里去哪里。我对 R 和信号分析非常陌生，因此将不胜感激任何帮助！
这是我正在制作的波浪：
到目前为止，这是我的 R 代码：
require(graphics)
library(DBI)
library(RSQLite)
drv <- dbDriver("SQLite")
conn <- dbConnect(drv, dbname = "s.sqlite3")
query <- function(con, query) {
rs <- dbSendQuery(con, query)
data <- fetch(rs, n = -1)
dbClearResult(rs)
data
}
box <- query(conn, "
SELECT id,
humidity / 10.0 as humidity,
temp / 10.0 as temp,
ambient_temp / 10.0 as ambient_temp,
ambient_humidity / 10.0 as ambient_humidity,
created_at
FROM measurements ORDER BY id DESC LIMIT 3600
")
box$x <- as.POSIXct(box$created_at, tz = "UTC")
box$x_n <- box$temp - mean(box$temp)
png(filename = "normalized.png", height = 750, width = 1000, bg = "white")
plot(box$x, box$x_n, type="l")
# Pad the de-meaned signal so the length is 10 * 3600
N_fft <- 3600 * 10
padded <- c(box$x_n, seq(0, 0, length= (N_fft - length(box$x_n))))
X_f <- fft(padded)
PSD <- 10 * log10(abs(X_f) ** 2)
png(filename = "PSD.png", height = 750, width = 1000, bg = "white")
plot(PSD, type="line")
zoom <- PSD[1:300]
png(filename = "zoom.png", height = 750, width = 1000, bg = "white")
plot(zoom, type="l")
# Find the index with the highest point on the left half
index <- which(PSD == max(PSD[1:length(PSD) / 2]))
# Mark it in green on the zoomed in graph
abline(v = index, col="green")
f_s <- 0.5 # sample rate in Hz
wave_hz <- index * (f_s / N_fft)
print(1 / (wave_hz * 60))
我在这里发布了 R 代码和 SQLite 数据库。
这是归一化图的图（删除了平均值）：
到目前为止，一切都很好。这是光谱密度图：
然后我们放大图的左侧并用绿线标记最高索引（即 70）：
最后我们计算波的频率。此波非常慢，因此我们将其转换为每个周期的分钟数，并打印出该值，即 17.14286。
如果其他人想尝试，这是我的制表符分隔格式的数据。
谢谢您的帮助！这个问题（对我来说）很难，但我玩得很开心！
