R（またはMatlab）で不規則にサンプリングされた時系列の周期変化を計算する

Question

見出しには、すべて不平等にサンプリングされた時系列の期間を計算する方法を見つけ出すことが必死になっています。私は、データがない時代には、NAsとの均等にサンプリングされた時系列を作成しようとしましたが、合理的な仕事をするためにどのような代用方法に対してもあまりにも多くのNAsがあります。主な問題は、サンプル時間が平均期間（VERY約0.5）よりもはるかに離れていることであり、これは期間折り畳みを適用した場合にのみ明らかである。私は期間の小さな変化を探しているので、サンプリング時間を丸めることはできません。ここで

Time-folded period

データのサンプルです：

HJD(time) Mag err 
2088.91535 18.868 0.078 
2090.87535 19.540 0.165 
2103.92958 18.704 0.040 
2104.94812 19.291 0.098 
2106.84596 18.910 0.066 
... 
4864.56170 18.835 0.061 

データセットは約650行があります。

私は何週間も私の問題をグーグルで過ごしましたが、まだ何も助けてくれていないので、どんなアイデアも高く評価されます！私はMatlabにもいくつかの経験がありますので、RではなくMatlabで行うことができれば、私もそれに満足しています。

Answer 1

私はあなたがしたいことをする方法があるとは思わない。 Nyquist-Shannon theoremには、平均サンプリング頻度が、キャプチャしたいイベントの頻度（おおよその話し方）の頻度の少なくとも2倍である必要があることが記載されています。

したがって、周期が0.5 [単位]のイベントから情報を抽出する場合は、0.25 [単位]ごとにサンプルが必要です。

これは数学的な制限であり、Rの1つではないことに注意してください。