初めての投稿ですので、間違っていたらすみません。
シミュレートされた概日データセットでスペクトル分析を実行しようとしています。データセットをたとえば 72 時間の重複するウィンドウに分割し、ウィンドウを一度に 1 時間ずつ移動してから、各ウィンドウで分析を実行しています。
データを簡単にウィンドウに分割し、スペクトルのリサンプリングによってウィンドウを MATLAB で分析してから、R にインポートしてフィットと予測を実行します。データは、分析前に直線的にトレンド除去されます。
私が抱えている問題は、フィット感が逆さまになることがあり、その理由がわかりません. シミュレーションごとに異なるポイントにあるようです。
ハーモニック フィットを反転させた 1 つのウィンドウのデータ:
[1] -2.9136538 0.0010000 34.5624105 22.4405751 30.9085542 52.0034490 79.5249172
119.5003560 131.3097901 161.3732205 151.1808213 151.3683942 137.2054086 129.6240755
119.3947248 104.8470942 109.6584816 92.4747798 64.1060229 47.8765937 38.5499292
27.9335235 29.4226107 27.2898893 19.2395761 6.7445437 5.5157589 0.6936448
8.1536902 2.7837173 18.8406092 38.0873956 34.7811886 34.8339832 77.8551701
96.4206791 59.8705545 69.8435641 84.0060386 86.8470648 75.5799761 95.7528280
104.4698246 109.9925047 111.0268326 114.4968343 92.4072921 82.8064504 87.8407758
82.2552400 58.5038630 45.4751850 44.4046889 42.6263098 34.6088522 36.9155973
32.8585151 19.1018107 7.7472503 13.6565334 9.6832063 2.3193501 8.2114646
8.9220096 15.9007696 24.4889114 38.9416853 44.6872649 66.7847050 88.5166601
123.3687771 135.0492302
この特定のウィンドウの重要な頻度は次のとおりです。
Period Amplitude Phase
32.508896 52.346609 0.840978
11.882840 17.036845 0.733279
8.650918 6.771955 -0.573897
3.600676 8.561309 0.863454
6.661385 7.278945 -0.823185
これで、ピックアップされる周波数の数がウィンドウによって異なります。これは、各ウィンドウの余弦曲線と予測の合計を生成し、各列がそのウィンドウに適合するマトリックスに配置するために作成したコードです。
no.freq72_3 <- tabulate(freq72_3$Window)
cusum72_3 <- cumsum(no.freq72_3)
length <- 28
forecast72_3 <- matrix(NA, nrow=(dim(window72_3)[1])+length,
ncol=length(no.freq72_3))
for(i in 2:length(no.freq72_3)){
tt72_3 <- matrix(NA, nrow=(dim(window72_3)[1])+length, ncol=no.freq72_3[i])
t72_3 <- c()
a72_3 <- c()
ph72_3 <- c()
for(j in 1:no.freq72_3[i]){
t72_3[j] <- freq72_3[j+cusum72_3[i-1],2]
a72_3[j] <- freq72_3[j+cusum72_3[i-1],3]
ph72_3[j] <- freq72_3[j+cusum72_3[i-1],4]
}
for(j in 1:no.freq72_3[i]){
for(l in 1:((dim(window72_3)[1])+length)){
tt72_3[l,j] <- a72_3[j]*cos((2*pi*(1/t72_3[j])*l)+ph72_3[j])
}
}
forecast72_3[,i] <- rowSums(tt72_3, na.rm=TRUE)
}
さて、これはあなたが必要とするウィンドウをプロットするために私が書いた関数です:
fore_win72_3 <- function(x){
data <- window72_3[, x]
fore <- forecast72_3[, x]
trend <- time(data)
reg1 <- lm(data ~ trend, na.action=NULL)
detrend <- data - fitted(reg1)
plot(detrend, xlim=c(0, dim(forecast72_3)[1]))
lines(fore)
}
fore_win72_3(100)
プロットを追加しますが、十分な評判がありません。どんな助けでも大歓迎です！何か編集があれば、私に知らせるよりも簡単にすることができます! ありがとう。