spectral-density

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私はFFTの結果である（CsCoreから）を持っています。 Complexは、float realおよびfloat imaginaryを有する。次頻度を計算し、このIから：(double)index * sampleRate/FftSize; 振幅/大きさ：Math.Sqrt(Math.Pow(real, 2) + Math.Pow(imaginary, 2)); フェーズ：これらが間違ってい

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なぜscipy.signal.welchはゼロ周波数を抑制しますか？

私はwhelchメソッドを使用しようと、私はゼロ周波数だからPSDがゼロの結果 import numpy as np import scipy.signal as signal import matplotlib.pyplot as plt n = 100000 s = np.ones(n) f, psd = signal.welch(s, return_onesided=False)

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時間帯のスペクトルコヒーレンス

私は2つの時系列のデータを持っています.1つは水温で、もう1つは気温（1年間の時間単位）です。両方の測定は同時に行われ、従ってベクトルは同じサイズである。コマンドcorrcoefは、それらの相関が〜0.9であることを示しています。今私はスペクトルの一貫性を考えていた相関関係を見つけるために別のアプローチを試みています。私が理解する限り、これを行うために、私は各時系列の自動スペクトル密度を見つける

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自己回帰（AR）モデルのモデル次数を推定する

MATLABの関数を使用して、サンプリング周波数1000 Hzの離散時間信号700 msのパワースペクトル密度推定値（PSD）を計算しようとしています。この関数は、PSD推定値を生成するために使用される自己回帰モデルのモデル次数を必要とします。フィットの正確さを予測するには、このモデルの順序をどのように推定できますか。 AIC、BIC、GICのような基準はほとんどないことがわかりましたが、これは

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エラー：ggplot2はクラス行列のデータを扱う方法を知らないのですか？

どうすればいいのですかggplotこのデータを使用するにはどうすればよいですか？通常のプロットを試してみましたが、正常に機能しますが、ggplotを使用すると視覚効果が向上します。これはスペクトルクラスタリングアルゴリズムの実装です。コードは正常に動作し、データは正しく分類されます。私は今これを示す必要があります。 library(ggplot2) input_data <- as.matr

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数値安定性の問題をデバッグするための戦略？

私はWilsonのスペクトル密度分解アルゴリズム[1]をPython用に実装しようとしています。このアルゴリズムは[QxQ]行列関数をその平方根に反復的に因数分解する（これはスペクトル密度行列のNewton-Raphson平方根ファインダの拡張の一種である）。問題は、私の実装が45x45以下のサイズの行列にしか収束しないということです。したがって、20回の反復の後、マトリックス間の合計の二乗差は

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MatlabのavgpowerをOctaveで実装していますか？

フォーク、 Matlab 2007b（7.5.0）にはavgpower関数があります。 hereを参照してください「avgpower方法はオブジェクトに格納されているPSDデータを用いて、信号の平均電力を計算と一体に矩形近似を使用」avgpower方法は、信号の平均電力を返しますこれ PSD曲線下面積である「例の呼び出し：。 numSamples = 10000 f

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128チャンネルEEG信号の絶対/平均スペクトルパワー

私は、128チャンネルと500サンプルのEEG信号を128×500マトリックスとして持っています。私は、任意の離散時間信号に対して、matlabのpmcovまたはpwelchを使ってパワースペクトル密度を計算できることを知っています。しかし、信号全体の絶対または平均スペクトルパワーを計算する方法はありますか？私は、y軸上に1つの絶対的なパワーと、信号全体を表すために使用できるx軸の対応する周波数を

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時系列オブジェクトの頻度を理解するR（スペクトル解析）

私のデータに6ヶ月の季節性があるかどうかを調べようとしています。スペクトル分析でそれをやりたいのですが、特定の周波数でスペクトルのFtestを見ます。私は助けを探していますを理解するためにどのようなスペクトル解析手段におけるx軸（すなわち周波数が何を意味するか）私はここで、周波数12 いくつかのデータと時系列オブジェクトに基づいて、それを計算した場合生成される。私は6ヶ月（年2回）サイクルにおけ