我有数据和与之关联的时间“值”（Tx和X）。
如何对数据执行快速傅立叶变换。
Tx是我拥有的一个数组，X是我拥有的另一个数组。两个数组的长度当然是相同的，它们由Tx [i]与X [i]关联，其中i从0到len（X）。
我如何对这些数据执行fft运算，最终获得针对| fft | ^ 2的功率谱密度图频率。
最佳答案
如果未对数据进行统一采样（即Tx [i] -Tx [i-1]为常数），则无法对其进行FFT。
这是一个主意：
如果您对信号带宽有很好的了解，则可以创建DFT基矢量R的重采样版本。在Tx时刻评估的复杂正弦曲线。然后求解线性系统x = A * z：其中x是您的观测值，z是信号的未知频率含量，A是重新设定的DFT基。注意，取决于不均匀性的严重程度，A可能实际上不是基础。几乎肯定不会像DFT那样是正交的基础。
关于python - 与时间相关的数据Python的快速傅立叶变换(fft)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/13636758/