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2019-12-10, 20:48
有谁知道是否有可能找到带有间隙的信号的功率谱密度。例如（在matlab语法中，这是我所熟悉的原因）
ta=1:1000; tb=1200:3000; t=[ta tb]; % this is the timebase signal=randn(size(t)); this is a signal figure(101) plot(t,signal,'.') 我希望能够在更长的时间基础上确定频率，而该频率只是数据的各个部分。显然，我可以仅提取各个部分的PSD，但这将限制最低频率。我可以对数据进行插值，但这会使PSD 着色 。
任何想法将不胜感激。
回答：
Lomb-Scargle周期图 (https://en.wikipedia.org/wiki/Least-squares_spectral_analysis)算法通常用于对空间不均匀的数据（在任意时间点采样）或缺少一部分数据时进行分析。
这是两个MATLAB实现：
lombscargle.m（FEX） (http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/993)
腰部（腰部痕迹）周期图（FEX） (http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/20004-lomb-lomb-scargle-periodogram)
lomb.m-Gari Clifford编写的ECG工具 (http://www.mit.edu/~gari/CODE/ECGtools/ecgBag/lomb.m)
更多&回答... (https://stackoverflow.com/questions/4333299)
ta=1:1000; tb=1200:3000; t=[ta tb]; % this is the timebase signal=randn(size(t)); this is a signal figure(101) plot(t,signal,'.') 我希望能够在更长的时间基础上确定频率，而该频率只是数据的各个部分。显然，我可以仅提取各个部分的PSD，但这将限制最低频率。我可以对数据进行插值，但这会使PSD 着色 。
任何想法将不胜感激。
回答：
Lomb-Scargle周期图 (https://en.wikipedia.org/wiki/Least-squares_spectral_analysis)算法通常用于对空间不均匀的数据（在任意时间点采样）或缺少一部分数据时进行分析。
这是两个MATLAB实现：
lombscargle.m（FEX） (http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/993)
腰部（腰部痕迹）周期图（FEX） (http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/20004-lomb-lomb-scargle-periodogram)
lomb.m-Gari Clifford编写的ECG工具 (http://www.mit.edu/~gari/CODE/ECGtools/ecgBag/lomb.m)
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