dat=[0.95,0.93,1.12,1.12,0.95,0.93,1.12,0.95,1.12,1.12,
0.93,0.93,1.12,1.12,0.95,5.42,10.66,14.39]
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as p
%matplotlib inline
p.figure(figsize=(10,10))
p.subplot(221)
p.plot(dat, '.-')
p.title('all data')
p.subplot(222)
p.plot(dat[:-3],'.-')
p.title('data truncated')
p.subplot(223)
mn=np.mean(dat[:-3]) # DC
p.plot(dat[:-3]- mn,'.-') # subtract DC
p.title('DC removed')
p.subplot(224)
p.psd(dat[:-3]-mn,12,1/0.01);
p.title('power spectral density')
Если данные были получены при частоте 100 Гц, более 140 мс, то был бы пик частоты при частоте 35 Гц.