Если ожидаемая частота при частотном анализе приняла значение 2, то следует использовать два различных метода для дальнейшего анализа данных.
Первый метод, который я использовал, ⏤ это анализ с помощью дискретного косинусного преобразования (ДКП). Этот метод позволяет разложить сигнал на компоненты различной частоты и амплитуды. Я применил ДКП к моим данным и получил набор коэффициентов, которые представляют собой вклад каждой частоты в исходный сигнал. Затем я отобрал только те коэффициенты, которые имеют значительные значения и использовал их для дальнейшего анализа.
Второй метод, который я использовал, ⏤ это анализ автокорреляции. Автокорреляция позволяет исследовать связь между сигналом и его сдвинутым во времени экземпляром. Я применил автокорреляцию к моим данным и получил функцию автокорреляции, которая показывает, насколько сильно сигнал коррелируется с самим собой при разных задержках. Частоты, при которых автокорреляция достигает максимума, указывают на основные компоненты в сигнале.
Оба эти метода позволили мне получить детальную информацию о составляющих сигнала с частотой 2. Я рекомендую использовать оба метода в сочетании, чтобы получить более полное представление о структуре исследуемого сигнала.