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编程问答

时间序列预测之三:频谱分析(二)

發(fā)布時間:2025/3/21 编程问答 14 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 时间序列预测之三:频谱分析(二) 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

關(guān)于譜分析的內(nèi)容,參考我的另一篇文章:時間序列預(yù)測:譜分析

1. 簡介

? ? ? ? 由傅里葉理論可知,時域中的任何信號都可以由一個或多個具有適當頻率、幅度和相位的正弦波疊加而成。也就是說,任何時域信號都可以變換成相應(yīng)的頻域信號,通過頻域測量可以得到信號在某個特定頻率上的能量值。頻譜分析就是在頻域上分析時間序列的方法,它使用傅里葉分析方法,將時域信號轉(zhuǎn)換到頻域,并從頻域中找出信號頻譜的變化規(guī)律。

2. R實現(xiàn)

? ? ? R語言包stats中spec.pgram函數(shù)通過平滑的周期圖來估計時間序列的譜密度,且周期圖由快速傅里葉變換計算而來。

? ? ? ??

使用AirPassengers數(shù)據(jù)集?,計算其頻譜圖:

? ? ? ? ? ? ? ? ? ???

plot(AirPassengers)specOut<-spec.pgram(as.integer(AirPassengers),taper=0,log='no') maxSpecFreq<-specOut$freq[which.max(specOut$spec)] abline(v=maxSpecFreq,lty=2,col='red') # lty 指定線條類型 period<-1/maxSpecFreq period # 12

效果圖如下,紅虛線標出了最大譜密度所在的頻率位置maxSpecFreq,并求出了對應(yīng)周期為12個月。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的时间序列预测之三:频谱分析(二)的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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