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import matplotlib.pyplot as plt# Generate a sample time series dataset
# You can replace this with your own time series data
# Ensure that the data is in a NumPy array or a list
time np.arange(0, 10, 0.01) # Time values from 0 to 10 with a step of 0.01
signal 2 * np.sin(2 * np.pi * 1 * time) 1 * np.sin(2 * np.pi * 2 * time)# Plot the original time series
plt.figure(figsize(10, 4))
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(time, signal)
plt.title(Original Time Series)
plt.xlabel(Time)
plt.ylabel(Amplitude)# Perform the Fourier Transform
fourier_transform np.fft.fft(signal)
frequencies np.fft.fftfreq(len(signal), 0.01) # Frequency values (assuming a sampling interval of 0.01)# Plot the magnitude of the Fourier Transform
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(frequencies, np.abs(fourier_transform))
plt.title(Fourier Transform)
plt.xlabel(Frequency (Hz))
plt.ylabel(Magnitude)
plt.xlim(0, 5) # Limit the x-axis to show frequencies up to 5 Hzplt.tight_layout()
plt.show() 在此代码中 我们生成具有两个正弦分量的样本时间序列数据集。您应该将其替换为您自己的时间序列数据。我们用来np.fft.fft对时间序列数据执行傅里叶变换。我们使用 计算相应的频率np.fft.fftfreq。我们创建两个子图一个用于原始时间序列另一个用于傅里叶变换的幅度。最后我们使用 显示图plt.show()。 使用真实世界数据时请确保将示例数据集替换为您自己的时间序列数据。上面的代码将为您提供原始时间序列和傅立叶变换幅度的图。您可以调整绘图参数和标签以满足您的特定需求。 六、结论 傅立叶变换最初是为信号处理而开发的现已进入机器学习的核心。它从数据中分析和提取频率信息的能力在各种机器学习应用中非常宝贵包括时间序列分析、自然语言处理、特征工程和增强深度学习模型。随着机器学习不断发展和扩大其视野傅里叶变换仍然是一个强大的工具使研究人员和从业者能够获得更深入的见解并开发更有效的算法。其多功能性和适应性使其成为现代机器学习工具箱中不可或缺的组成部分。 埃弗顿戈梅德博士
