Rezolvați exercițiile de mai jos în celulele care v-au fost puse la dispoziție. La final, rulați tot notebook-ul și asigurați-vă că nu aveți erori. Salvați fișierul și încărcați-l în assignment-ul de Teams corespunzător grupei voastre.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Care este frecvența de eșantionare a semnalului de trafic? (revedeți secțiunea pentru detalii despre cum a fost achiziționat acesta)
Ce interval de timp acoperă eșantioanele din fișier?
Presupunând că semnalul a fost eșantionat corect (fără aliere) și optim, care este frecvența maximă prezentă în semnal?
Utilizați funcția np.fft.rfft(x) pentru a calcula transformata Fourier a semnalului și afișați grafic modulul transformatei.
Deoarece valorile pe care le veți calcula sunt în Hz, este important să definiți corect frecvența de eșantionare (astfel încât valorile de frecvențe pe care le obțineți utilizând ultima secvență de cod din ghidul Python din îndrumar să aibă o interpretare corectă din punct de vedere fizic).
Prezintă acest semnal o componentă continuă? Dacă da, eliminați-o și afișați semnalul rezultat. Dacă nu, specificați cum ați determinat acest fapt.
Care sunt frecvențele principale conținute în semnal, așa cum apar ele în transformata Fourier? Mai exact, determinați primele 4 cele mai mari valori ale modulului transformatei și specificați căror frecvențe (în Hz) le corespund. Căror fenomene periodice din semnal se asociază fiecare?
Începând de la un eșantion ales de voi (după cel al 1000-lea), reprezentați, pe un grafic separat, o lună de trafic. Alegeți eșantionul de start astfel încât reprezentarea să înceapă într-o zi de luni.
Nu se cunoaște data la care a început măsurarea acestui semnal. Concepeți o metodă (descrieți în cuvinte) prin care să determinați, doar analizând semnalul în timp, această dată. Comentați ce neajunsuri ar putea avea soluția propusă și care sunt factorii de care depinde acuratețea ei.