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私は水温の長いデータセットを持っています:

t = 1/24:1/24:365;
y = 1 + (30-1).*rand(1,length(t));
plot(t,y)

このシリーズは 1 年間延長され、1 日あたりの測定回数は 24 回 (つまり、1 時間ごと) です。水温は日周パターン (つまり 24 時間周期) に従うと予想されるため、24 時間サイクルが年間を通じてどのように変化するかを評価したいと思います。信号を分析するときに特定の周波数だけを見る方法はありますか? もしそうなら、データの 24 時間の周期性が年間を通じてどのように変化するかを示すプロットを描きたいと思います (たとえば、夏に大きく、冬に小さくなるかどうかを示します)。どうすればこれを行うことができますか?

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  • 私の最初の考えは、フーリエ変換です。これにより、周波数スペクトルが得られます。高い頻度 (> 1/d)では、1 日のパターンがあり、低い頻度では、より長い時間のパターンがあります。(ローパスフィルターとハイパスフィルターを参照)

  • また、1 年間で頻度がどのように変化するかを示す頻度/時間の視覚化を行うこともできます。

  • もう少し作業が必要ですが、単純なモデルを記述して、そのモデルのカルマン フィルターを作成することもできます。

于 2012-08-09T10:05:56.980 に答える