我以规则的时间间隔采样了一些看起来呈正弦曲线的数据，并且我想确定电波的频率，为此，我获得了R并加载了包含名为“周期图”函数的TSA软件包。
为了理解它是如何工作的，我创建了一些数据，如下所示:
x<-.0001*1:260
这可以解释为260个样本，间隔为.0001秒
Frequency=80
频率可以解释为80Hz，因此每个波周期应该有约125个点
y<-sin(2*pi*Frequency*x)
然后，我做:
foo=TSA::periodogram(y)
在生成的周期图中，我希望在与数据相对应的频率处看到一个尖峰-我确实看到一个尖峰，但是最大的“spec”值具有0.007407407的频率，这与我的80Hz频率有什么关系？
我注意到变量foo $ bandwidth的值为0.001069167，我也很难解释。
如果有确定我数据频率的更好方法，我会很感兴趣-我在R上的经验仅限于一天。
最佳答案
根据时间序列计算周期图，而无需知道您的实际采样间隔。这导致频率限制在标准化的[0,0.5]范围内。要获得考虑采样间隔的赫兹频率，您只需要乘以采样率即可。在您的情况下，您以标准化的0.007407407频率和10,000Hz的采样率获得的尖峰，这对应于〜74Hz的频率。
现在，这还不是80Hz(原始音调频率)，但是您必须记住，周期图是频谱估计，其频率分辨率受输入采样数的限制。在您的情况下，您使用的是260个样本，因此频率分辨率约为10,000Hz/260或〜38Hz。由于74Hz恰好在80 +/- 38Hz之内，因此这是一个合理的结果。为了获得更好的频率估计，您将必须增加样本数量。
请注意，正弦音调的周期图通常会在音调频率附近峰值并在任一侧衰减(这种现象是由于用于估计的样本数量有限，通常称为spectral leakage)，直到该值被认为是“可忽略的”为止。然后，foo$bandwidth变量指示输入信号对于0.001069167*10000Hz ~ 107Hz以上的频率开始包含较少的能量，这与音调的衰减一致。