Python 负功率谱

我得到了一组65年来780个月的温度异常，我想对它进行分析，找出导致异常的频率。我使用了spectrum软件包来实现这一点，我在分析之前和之后加入了该系列的图片

from spectrum import *

p = Periodogram(anomalies, sampling=1/12)
p.run()
plt.title('Power Spectrum of Monthly Temperature Anomalies')
p.plot(marker='.')
plt.show()

由此产生的光谱有几个明显的负尖峰。现在我明白了，Db中的负值实际上并不是一个负的绝对值，但为什么会发生这种情况呢？这是否意味着我的数据中缺少某些特定的频率？因为一个正的尖峰意味着一个存在

另外，为什么大多数频率显示为负值？Db放大的参考值是多少

我的一部分人认为我应该取这个光谱的绝对值，但我想知道为什么如果是这样的话。另外，我把采样值设为1/12，因为数据点是每月的，所以希望频率标度是每年的

非常感谢，这是我在这里的第一篇帖子，所以如果我需要更清楚地了解任何事情，请告诉我

负能量

正在分析的系列

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如图所示，y轴上的单位为dB（分贝，）。所以我们看到的不是原始数据（在频域中），而是类似于10*log10（数据）。这解释了负值的存在，这是完全正常的

这里有正值和负值，但通常情况下，您将标准化数据（按最大值），以便所有值都为负值，最高值设置为0。这可以通过以下方式实现：

p.plot(norm=True)

您可以绘制原始数据（不使用log函数），但需要使用原始数据（在频域中）。例如，要再现p.plot函数的行为，可以使用：

from pylab import plot
plot(p.frequencies(), 10*log10(p.psd/p.psd.max())

因此，如果您不想使用分贝单位，请使用：

from pylab import plot
plot(p.frequencies(), p.psd)

免责声明：我是Spectrum（）的主要作者