打开0rigin的工作界面，如图1；

点击图中图标，导入需要进行傅里叶变换的时程数据，图二和图三（共3000个数据点），第一列为时间，第二列为风速（m/s）.

选中B(y)列（第二列），即需要进行傅里叶变换的那一列。

点击菜单“Analysis”→“FFT”，进行直接傅里叶变换。

在FFT变换后，生成两个新的数据表，一是FFT变换的数据结果（FFTResultData1），另一是图表结果（FFTReaultGraph1），如图所示。

点击左下角的“sheet1”，返回到原始数据界面。

点击图中所示图标，添加三列空白的数据列。

点击左下角的“FFTResultData1”，返回到FFT数据结果表。

选中图中所示频率列（Frequency）和幅值列（Magnitude），复制“Ctrl+C”，再返回至“sheet1”，点中第一个空白列，粘贴“Ctrl+V”。

傅里叶变换后频率点为3000个，以0为对称轴，前1499个频率为负的，后1500个频率为正的。而Magnitude都是正的，以频率为0的点对称。（见图2和3）

由于对称性，删除前1500个频率为负的点（包括频率为0的点）

仅剩频率为正的1500个数据点，如图。

点击最后一个空白列的一个单元格（图1），点击快捷键“Ctrl+Q”，打开图2所示运算框；

令Row（i）从1到1500；

并按图2公式进行运算，其中3000为总的时程点数；5为采样频率，col（D）为FFT变换得到的Magnitude。

点击“OK”，生成图3所示的最后一列，即为功率谱密度函数（对应各个频率点的离散数据）。

8

将频率列设为X坐标，设置方式：选中频率列（C列），右键→set as→X

9

最后，选中最后一列（即E列，功率谱密度函数值这一列）

点击左下角的绘图工具，这样就形成了离散时程的功率谱密度曲线，横坐标为频率（单位：Hz），纵坐标为功率谱密度（单位：（m/s）^2/Hz）。

图中纵横坐标均采用对数坐标。

END