如何解决根据时间序列计算时变频率和相位角
我有来自多个高频数据捕获设备的数据，这些设备连接到电网上的发电机。这些仪表以〜 1.25ms 的频率（大约1秒钟）收集“突发”数据。足够快以实际看到波形。参见下面的图表，以不同的颜色显示三相的电压和电流。
此时间序列具有变化的基本频率，即电网频率随时间序列的长度而变化。我想将此（混乱的）波形数据汇总到每个相位的频率和相位角的汇总统计信息，每 20ms 进行计算/估算（每个周期大约一次）。
- 我能想到的最简单的方法是只计算每个波的0次通过（y = 0）之间的间隙，然后使用偏移量来计算相位角。是否有一种巧妙的方法来实现此目的（即，一个内插x值的表，其中y = 0）。
- 但是，以上内容可能非常嘈杂，我想知道是否存在一种数学上更优雅的方法来估算熊猫/科学等的频率和相位角变化。我知道对于周期函数有一些复杂的技术可用，但我对他们还不够熟悉。任何建议将不胜感激：）
以下是作为熊猫系列的前几波的“玩具”数据集：
import pandas as pd,datetime as dt
ds_waveform = pd.Series(
index = pd.date_range('2020-08-23 12:35:37.017625','2020-08-23 12:35:37.142212890',periods=100),data = [ -9982.,-110097.,-113600.,-91812.,-48691.,-17532.,24452.,75533.,103644.,110967.,114652.,92864.,49697.,18402.,-23309.,-74481.,-103047.,-110461.,-113964.,-92130.,-49373.,-18351.,24042.,75033.,111286.,115061.,81628.,61614.,19039.,-34408.,-62428.,-103002.,-110734.,-114237.,-92858.,-49919.,-19124.,23542.,74987.,111877.,115379.,82720.,62251.,19949.,-33953.,-62382.,-102820.,-111053.,-114555.,-81941.,-62564.,-19579.,34459.,62706.,103325.,115698.,83084.,62888.,20949.,-33362.,-61791.,-102547.,-114919.,-82805.,-62882.,-20261.,33777.,62479.,103189.,112195.,116380.,83630.,63843.,21586.,-32543.,-61427.,-102410.,-111553.,-115374.,-83442.,-63565.,-21217.,33276.,62024.,103007.,112468.,116471.,84631.,64707.,22405.,-31952.,-61108.,-101955.,-111780.,-115647.,-84261.])
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