了解用于确定频率内容的常用工具

为了找到信号中最高振幅波的频率，您需要执行傅立叶变换。或者，更有可能是快速傅里叶变换，因为它是傅里叶变换计算效率更高的版本，专为具有有限内存可使用的计算机而设计。

我强烈建议您先熟悉傅立叶变换的实用性，然后再通过 Matlab 的fft函数或其他类似函数计算和绘制它。你应该阅读这个关于傅里叶变换的漂亮解释，以及它在信号处理中的重要性/应用。

计算信号的频率表示

您应该参考答案@PeterK left，了解如何在 R 中计算信号数据的 FFT。如果您可以访问 Matlab，我建议您探索使用它的fft功能。

了解信号的频率表示

如果您在理解输出时看到的 FFT 图的结果时遇到困难，可以参考StackOverflow 中的这个有用答案。

在您的特定情况下，您提供的信号数据是采样的正弦波。连续的正弦波具有一个基本频率（例如，它永远以一个给定的频率振荡，始终以相同的速率振荡）。对信号数据执行 FFT 后，您将在 FFT 图中看到峰值。信号频率成分中的那些峰值表示输入信号中的主要频率。真正连续的正弦曲线（您的信号是正弦曲线，但不连续）在频域中只有两个峰值。一个峰值将位于其基频处，而另一个峰值将位于基频的负值处。因为您的采样信号不连续，您可能会在 FFT 图中看到其他辅助峰值，但最高峰值仍将对应于正 &

我希望这个解释有所帮助。祝你好运！

这显示了您包含的数据的子集以及它的零填充版本的 DFT（离散傅立叶变换）的绝对值。

R代码低于 #Q31040

data <- read.csv('Q31040/data.csv')

par(mfrow=c(2,1))
plot(data, type='l', col="blue")

zero_padded_data <- c(data$Volts, rep(0,1000))

omega <- seq(0,2*pi - 2*pi/length(zero_padded_data),2*pi/length(zero_padded_data))
fft_data <- abs(fft(zero_padded_data))
plot(omega, fft_data, type='l', col="blue")

peak <- which.max(fft_data)
points(omega[peak], fft_data[peak], col="red", lwd = 5)
title(paste("Peak location is", omega[peak]))