利用matlab中的fourier变换消除逐时风速数据的周期性

我有一个数据集，其中包含7-7小时的每小时风速数据。我试图对数据实施一个预测模型，审查报告指出，对数据中的日、周、月和年模式进行调整，可以显著提高估计精度。然后，他们使用傅里叶级数去除图像中的周期分量。关于我如何在matlab中建模有什么想法吗

恐怕没有“紧急”解释这个话题。您需要的是一个滤波器，用于相应的频率和一定数量的谐波。您可以使用fft或直接使用IIR/FIR公式实现此类滤波器

FFT比IIR/FIR实现快，但需要注意窗口函数。即使进行“连续”DFT，也会有一个窗口函数（如指数函数或高斯函数）。窗口函数确定带宽。窗口越宽，带宽越小。使用IIR/FIR滤波器，带宽以递归参数进行编码

为了抑制单一频率（如24小时天气信号），您需要。这还需要指定带宽，如链接文章中所示。带宽越小，滤波器发展到抑制它的频率所需的时间（时间）就越长。如果您想让滤波器快速识别24小时信号的振幅，则需要更宽的带宽。但是，无论如何，你也要抑制更多的频率，比1/24小时稍微低一点，稍微高一点。这是一种权衡

如果您还想抑制多个谐波（如本文所述），则必须串联多个陷波滤波器。如果你想用FFT，你必须在频率空间中对所需的传递函数进行建模，因为你可以一次对所有频率进行建模，所以效率更高

一种简单但近似的方法是使用一个类似于陷波滤波器（包括所有谐波）的滤波器。但这是一个近似值，你无法控制传递函数的细节。您可以在Matlab中通过向原始信号添加一个偏移12小时的信号来实现这一点。这是因为正弦信号将与pi移位的信号相消

你看，你想要什么有很多可能