Matlab 我的傅里叶逆变换中的尖峰

我试图在MATLAB中比较两个数据集。要做到这一点，我需要通过对数据进行傅里叶变换、滤波然后进行逆傅里叶变换来过滤数据集

当我对数据进行傅里叶逆变换时，我在红色数据集的两端得到一个尖峰（图中显示了第一个尖峰），它在开始时应该接近零，就像蓝线一样。我比较了许多数据集，这只是偶尔发生的

关于这种现象，我有三个问题。首先，是什么导致了它，第二，我如何补救它，第三，它会进一步影响时间序列的数据，还是仅仅在时间序列的开始和结束时影响数据，就像图片中显示的那样

任何帮助都很好，谢谢

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可以是的数值等价物。如果这是正确的，除了滤波之外，没有其他方法可以补救。

当使用DFT时，你必须记住DFT假设一个周期信号（作为谐波函数的叠加）。 如你所见，起点是最后一点的精确延拓，以调和函数的方式

您是否在频谱域中执行过零填充？ 无论如何，可能会降低成本

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了解更多关于滤波器和原始数据的信息可能会有所帮助。

如果你说接近零频率的峰值，我会回答检查直流分量

你似乎对形状感兴趣，这么做吧

x = x - mean(x)

或

或

（我爱numpy！）

将仅约束数据集以零频率的零振幅开始，并继续对光谱振幅进行匹配

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（作为旁注：您是否检查过您是否正确使用了fftshift和ifftshift？这一直是我的问题根源）

使用窗口方法如何？为什么要在频域中过滤信号？你能发一些代码吗？这里的x轴是什么？

x -= mean(x)

x -= x.mean()