用傅里叶变换解码时间序列：从频域视角解析季节性模式

在众多时间序列模型中，SARIMA（seasonal autoregressive integrated moving average，季节性自回归积分滑动平均模型）能够有效处理时间序列中的季节性成分。但是在实际应用中，如何准确识别和提取这些季节性模式一直是一个挑战。

传统上，识别季节性模式往往依赖于数据的可视化分析。但是我们可以使用傅里叶变换以及周期图（Periodogram）这一强大工具，用一种更系统的方法来解决这个问题。

本文将详细介绍一些基础但重要的概念，这些方法对于每位研究时间序列的数据科学家都具有实用价值。

1. 傅里叶变换的基本原理
2. Python实现傅里叶变换
3. 周期图分析方法

 

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