多くのサイクルにわたる実験の生の定期的なデータがあります。私の分析では 1 サイクルしか必要ありませんが、正確さを得るためにデータ配列全体を使用したいと考えています。したがって、MATLAB に絶対平均 (平均 (データ) を使用して簡単に計算できます) ではなく、各時間の平均値を計算させる必要があります (期間に対して、これもわかりません)。
これを行う方法に関するアドバイスはありますか?どうもありがとう!
多くのサイクルにわたる実験の生の定期的なデータがあります。私の分析では 1 サイクルしか必要ありませんが、正確さを得るためにデータ配列全体を使用したいと考えています。したがって、MATLAB に絶対平均 (平均 (データ) を使用して簡単に計算できます) ではなく、各時間の平均値を計算させる必要があります (期間に対して、これもわかりません)。
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フーリエ変換を使用してサイクル長を自動検出できる場合があります。Matlab に同梱されている太陽黒点データを使用した簡単なデモがあります。アイデアは、FFT を使用して、黒点活動の周期性を約 11 年で検出することです。
デモはこのページに記載されており、Matlab コマンド ラインで「sunspots」または「help sunspots」と入力して実行できます。
この方法の適用性は、サンプリングしている信号の種類に大きく依存します。それが比較的小さな変動を伴う繰り返しパターンであるかどうか、および周期性をロバストに推測するための多くのサイクルがキャプチャされているかどうかですが、少なくとも後者についてはです。 「多くのサイクル」のデータがあると述べています。