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Buscar periodicidad mediante el análisis de frecuencia

A menudo es difícil caracterizar el comportamiento oscilatoentrela- en los datos mirando las mediciones de tiempo. El análisis espectral puede ayudar a determinar si una señal es periódica y medir los diferentes ciclos.

Un termómetro en un edificio de oficinas mide la temperatura interior cada media hora durante cuatro meses. Cargue los datos y estiéndalos. Convierte la temperatura a grados Centígrados. Mida el tiempo en semanas. Por lo tanto, la frecuencia de muestreo es de 2 mediciones/hora a 24 horas/día a 7 días/semana a 336 mediciones/semana.

load officetemp  tempC = (temp - 32)*5/9;  fs = 2*24*7; t = (0:length(tempC) - 1)/fs;  plot(t,tempC) xlabel('Time (weeks)') ylabel('Temperature ( {}^\circC )') axis tight

La temperatura parece oscilar, pero las longitudes de los ciclos no se pueden determinar fácilmente. Mira el contenido de frecuencia de la señal en su lugar.

Restar la media para concentrarse en las fluctuaciones de temperatura. Calcular y trazar el periodograma.

tempnorm = tempC - mean(tempC);  [pxx,f] = periodogram(tempnorm,[],[],fs);  plot(f,pxx) ax = gca; ax.XLim = [0 10]; xlabel('Frequency (cycles/week)') ylabel('Magnitude')

La temperatura claramente tiene un ciclo diario y un ciclo semanal. El resultado no es sorprendente: la temperatura es más alta cuando la gente está en el trabajo y baja en las noches y los fines de semana.

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