import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
from scipy.fft import fft
# 创建示例数据
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) # 输入数据
y = np.sin(x) # 目标数据
# 进行傅里叶变换
X = fft(x) # 对输入数据进行傅里叶变换
Y = fft(y) # 对目标数据进行傅里叶变换
# 将变换结果作为支持向量回归的输入
X = np.abs(X[:len(X) // 2]) # 只保留一半频谱（对称性质）
Y = np.abs(Y[:len(Y) // 2]) # 只保留一半频谱（对称性质）
# 创建并拟合支持向量回归模型
model = SVR(kernel='rbf', C=1.0, epsilon=0.2)
model.fit(X.reshape(-1, 1), Y)
# 预测
X_test = np.linspace(0, np.max(X), 100).reshape(-1, 1)
Y_pred = model.predict(X_test)
# 绘制结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(X, Y, label='Original')
plt.plot(X_test, Y_pred, label='SVR')
plt.xlabel('Frequency')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.legend()
plt.show()
这段代码首先生成一个示例数据集 x 和 y，然后对输入数据 x 和目标数据 y 进行傅里叶变换得到频谱 X 和 Y。接下来，使用支持向量回归模型 SVR 对频谱数据进行拟合，其中使用了径向基函数（RBF）作为核函数，并指定了一些超参数（如 C 和 epsilon）。最后，通过在频谱范围内生成测试数据 X_test，使用训练好的模型进行预测，并将原始数据和预测结果进行可视化比较。
请注意，这只是一个简单的示例，实际使用时可能需要根据具体的问题进行参数调整、数据预处理等操作。另外，代码中使用了 numpy、scikit-learn 和 matplotlib 库，如果未安装这些库，请使用 pip install 或其他适当的方法进行安装。
