請參閱以下JMP用戶的問題和疑問。任何人都可以提供任何見解將不勝感激。
我想對我的數據進行傅里葉變換。 我發現這是在Analyze：Specialized modeling：Time Series：Spectral density中完成的。 那部分我可以做，似乎工作得很好。 我的問題是我找不到關於如何從頻譜密度轉換為信號幅度的良好jmp文檔。 你能幫我解決這個問題，或者把這個問題轉交給那些可以引導我走向正確方向的人。
傑瑞：
太感謝了。我會將您寫給客戶的內容轉發給客戶並希望它足夠了。如果他需要的話，我會延長你的好意，與他談談1/1。我也會發送腳本。
彼得，這個離我很近，親愛的。 在JMP之前的日子裡，我曾在Acoustics和Vibrations工作過。 所有關於FFT和光譜分析。 在我的回歸生活中，我的碩士論文涉及使用時間序列來模擬風扇葉片的振動。
幾年前（在JMP就業之前），我在一篇關於我寫的時間序列加載項的Discovery會議上發表了一篇論文。 寫入仍可在文件交換中使用：
https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-2014/A-JMP-Script-to-Enhance-Spectral-Density-Analysis-in-the-Time/ta-p/21797
我不確定為什麼腳本本身不存在，所以我附上這個回复。 我認為它符合客戶的需求。 它似乎仍然適用於我（即使它是5歲）。 很高興與您/客戶進一步交流。
如果客戶只對JMP14中光譜密度背後的公式感興趣，我認為它可以解決：
0-pk信號幅度= 5.013 * SQRT（光譜幅度/ NS樣本）
因此，如果您的時間信號包含NSamples = 1024個樣本，並且您測量的頻譜幅度（從JMP中的頻譜密度圖）為1000個單位，則0-Pk信號幅度為：
信號幅度= 5.013 * SQRT（1000/1024）= 4.954幅度單位0-pk。
請注意，我在過去幾分鐘內憑經驗發現了5.013。 它與光譜密度中的譜線間距有關。 考慮到一點時間我可以算出來。 如果你願意，我會在這方面做更多的事情，但我猜他會對插件相對滿意。
並且請提醒您的客戶，能量從真實頻率“洩漏”到頻率周圍頻譜的邊帶。 因此，通常在插入上述等式中的光譜幅度之前，將構成頻率的所有譜線的值相加。
