我有加速度计的记录（关于频率的非平坦响应），我想将我的电压时间序列转换为加速度值。有这样做的标准方法吗？
我的建议是：
这种方法有什么问题吗？窗口选择取决于用例。是否有其他方法可以实现相同的目标？
潜在的问题很多。
您真的想对校准曲线表示的数据应用过滤器，这似乎是您的概念方法，只有频域过滤不涉及重叠和窗口，这在频谱估计中会涉及。
困难的部分是将校准曲线转换为过滤器。
我同意@user28715 的回答。最好的方法是将过滤器应用于您的时间序列以获得校准的时间序列。
您没有指定您使用的是哪种语言，但在 Matlab 中我使用了 designfilt 函数。https://www.mathworks.com/help/signal/ref/designfilt.html
d = designfilt('arbmagfir',...);
a = 1;
b = d.Coefficients;
或者你可以使用
b = fircls(N,f,amp,up,lo);
我不知道如何在 Python 中做到这一点，但可能有一个等价物。
N 是时间序列的长度；M 是你的脉冲响应的长度；
M = 200;
p = zeros(M);
p(1) = 1;
h = filter(b,a,p);
但是我只展示了上面的语法来说明与下面的python方法等效。真的，你只会使用：
h = filter(d,p);
u = conv(x, h);
u = u(0:N);
z = ifft(fft([x zeros(1,M-1)], nFFT) .* fft([h zeros(1,N-1), nFFT));
p = np.zeros(200)
p[0] = 1
h = signal.lfilter(b, a, p)
u = signal.convolve(x, h)
u = u[0:N]
z = ifft(fft(x, nFFT) * fft(h, nFFT))
我正在尝试做同样的事情。我的想法是应用基于灵敏度/频率曲线的数字滤波器，以校准我的信号。你成功地做到了这一点吗？