在做實驗的時候經常會遇到一些週期性現象，當實驗資料比較多的時候手動判斷週期太過麻煩，比如有一群下面這樣的沙雕陣列
最簡單粗暴的想法便是選取某個值對陣列進行等間隔取樣。如果此時的值正好是這個陣列的週期，那麼採集的資料必然相差較小，即方差較小。也就是說方差最小時的值便是該陣列的週期。
%
%獲取陣列的週期
functiont=
higett
(seq)
lenq =
length
(seq)
;tvar = realmax;
for t =
2:lenq/
4 vart =
zeros
(t-1,1
);%當前週期不同起始點的方差
for i =
1:t-
1 samp =
seq(i:t:lenq)
;%取樣序列
vart
(i)=
var(samp)
; end
ifmean
(vart)
tvar =
mean
(vart);t
= t;
endendend
對於samp = seq(i:t:lenq)這條語句，其實很類似於將陣列整型成矩陣，而且，對於某一相同的取樣週期，不同初始點採集的資料個數是相同的。
則改進後的**如下
function[t
]=gett
(seq)
%獲取乙個序列的週期
lenq =
length
(seq)
;tvar =
zeros
(floor
(lenq/4)
,1);
%不同試驗週期的方差
tvar(1
)= realmax;
for t =
2:lenq/
4 cols =
floor
(lenq/t)
;%取樣點個數
mat =
reshape
(seq(1
:t*cols)
,t,cols)
;%整型為t行cols列
tvar =
mean
(var
(mat,0,
2));
%求取每一行的方差，並取平均值
end[~,
t]=min
(tvar)
;end
然而，通過新建乙個三角函式y = sin(x/100)來檢測該方法時卻出現了問題，得到其週期為1257，正好是2倍週期（雖說2倍週期也是週期），其tvar的值如下圖所示
可見對於不同的陣列，還需要通過新增不同的條件來加以限定哈。
通過Matlab 使用 FFT 分析週期性資料
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