写一个,Python程序，判断时序数据是否发生频率变化异常并返回异常时间点

以下是一个简单的Python程序，用于判断时序数据是否发生频率变化异常并返回异常时间点:

import numpy as np

def detect_frequency_anomaly(data, threshold=0.05):
    """
    data: 时序数据，1-D numpy array
    threshold: 阈值，用于确定是否触发异常
    """
    # 计算频率
    freqs = np.fft.fftfreq(len(data))
    fft = np.fft.fft(data)
    # 计算频率变化率
    freq_changes = np.abs(np.diff(np.abs(fft)) / np.abs(fft[:-1]))
    # 找到频率变化率超过阈值的时间点
    anomaly_indices = np.where(freq_changes > threshold)[0]
    # 返回异常时间点
    return anomaly_indices

使用方法：

data = ... # 时序数据
anomaly_indices = detect_frequency_anomaly(data)
print(anomaly_indices)

请注意，上面的程序是一个简单的例子，并不能应对所有情况。如果需要更为严格的异常检测，可能需要使用更复杂的算法和模型。