R中的快速傅里叶变换
我有一个数据集，其中包含动物在 12 个月内每小时访问的次数.我想使用快速傅立叶变换来检查周期性模式和周期性.过去，我为此使用过 Statistica；但是，我想使用 R 来绘制频谱密度与周期的关系图.有没有一种简单的方法可以在 R 中做到这一点?如果可能，我想确定 12 小时和 24 小时的活动高峰. 解决方案 你可以考虑以下函数. TSA 包中的periodogram 立即绘制周
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我有两个信号，我希望一个信号响应另一个信号，但有一定的相移. 现在，我想计算相干或归一化的交叉频谱密度，以估计输入和输出之间是否存在因果关系，以找出该相干出现在哪些频率上. 例如参见这张图片(来自这里)，它似乎在频率10:
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R中的快速傅立叶变换
我有一个数据集，其中包含12个月内动物每小时造访的次数.我想使用快速傅立叶变换来检查周期性模式和周期性.过去，我曾为此使用Statistica.但是，我想使用R来获得频谱密度与周期的关系图.在R中有简单的方法吗?我想确定活动的12小时和24小时高峰. 解决方案 您可以考虑以下功能. TSA软件包中的 periodogram会立即绘制周期图. GeneCycle中的 periodog
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来自jTransforms DoubleFFT_1D的功率谱密度
我正在使用Jtransforms Java库对给定的数据集进行分析. 数据示例如下: 980,988,1160,1080,928,1068,1156,1152,1176,1264 我正在jTransforms中使用DoubleFFT_1D函数. 数据输出如下: 10952, -152, 80.052, 379.936, -307.691, 12.734, -224.052,
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我想使用Python3计算功率谱.从有关该主题的另一个主题中，我了解了基本要素.我认为应该是这样的: ps = np.abs(np.fft.fft(x))**2 timeres = t[1]-t[0] freqs = np.fft.fftfreq(x.size, timeres) idx = np.argsort(freqs) plt.plot(freqs[idx], ps[idx]) pl
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