Спектральный анализ временных рядов конечной длины
Спектральное разложение временного ряда по гармоническим базисным функциям позволяет проявить ряд его внутренних свойств, в том числе значительные по интенсивности циклические компоненты (например, сезонные колебания экономических процессов), мощность высокочастотной помехи (например, случайные колебания курсов ценных бумаг на финансовом рынке), динамику закономерной составляющей временного ряда, определяющей его тренд. Разработка высокоэффективных вычислительных схем расчета спектральных коэффициентов, объединенных общим названием «алгоритмы быстрого преобразования Фурье», позволила перейти от трудоемких схем обработки временных рядов во временной области (операция свертки временных рядов) к спектральной обработке с существенным выигрышем по затратам машинного времени. Спектральный анализ временного ряда и инженерная интерпретация спектральных коэффициентов позволили синтезировать частотные фильтры, широко используемые в практике. Еще одно приложение спектрального метода анализа временного ряда связано с возможным сжатием сигнала при его хранении в базе данных.
Лабораторная работа направлена на изучение свойств спектров Фурье конечных временных рядов. В качестве примеров для исследования рассматриваются детерминированные низкочастотные и периодические сигналы, а также случайные временные ряды, имитирующие высокочастотную помеху. Изучаются спектральные характеристики линейных фильтров с конечными импульсными характеристиками. Перед выполнением лабораторной работы необходимо ознакомиться с теоретическими основами спектрального метода (уч. п., разд. 6, 7, 8.7 и 9).
- Введение
- 1.Главное и текущие окна анализа данных
- 2.Электронная таблица
- Пример 4
- Пример 6
- 3.Графическое представление данных
- 4.Пользовательский интерфейс текущего окна анализа
- Общее знакомство с пакетом Statgraphics. Генерация временных рядов
- 1.1 Генерация тренда временного ряда
- Г) Рассчитайте размах тренда range и масштабный коэффициент (переменные range и scale соответственно).
- Е) Сохраните график в отчетном документе (StatGallery).
- 1.2 Генерация реализаций абсолютно случайного временного ряда
- 1.3 Генерация временных рядов pk , sk , k
- 1.4 Моделирование грубых сбоев измерений
- 1.5 Генерация обобщенной реализации временного ряда
- Статистический анализ стационарных временных рядов
- 2.1 Подготовка данных для статистических исследований
- А) Напишите расчетные выражения для переменных x1 – x5 с учетом синтаксиса языка пакета statgraphics Plus 5.1 и числовых значений параметров алгебраических выражений своего индивидуального задания.
- 2.2 Анализ одномерного закона распределения вероятностей
- 2.3 Сравнение экспериментального и теоретического
- 2.4 Изучение описательных статистик стационарного
- Для временных рядов x1 – x5
- 2.5 Исследование автокорреляционной функции стационарного временного ряда
- Анализ независимости значений временного ряда по одной реализации
- 3.1 Подготовка данных для статистических исследований
- Результат визуального анализа временных рядов
- 3.2 Анализ независимости временного ряда по критерию
- Результаты анализа независимости временных рядов
- 3.3 Анализ независимости временного ряда по критерию
- Результаты анализа независимости временных рядов
- 3.4 Анализ независимости временного ряда
- Результаты анализа независимости временных рядов
- 3.5 Анализ интервала корреляции для принятия решения
- Результаты анализа независимости временных рядов
- 3.6 Заключение о точности и области практического применения исследованных методов
- Сглаживание временных рядов линейными и нелинейными фильтрами
- 4.1 Исследование возможностей медианного фильтра
- 4.2 Анализ чувствительности линейного фильтра к выбросам входных данных
- 4.3 Изучение импульсной реакции линейных сглаживающих фильтров
- 4.4 Исследование динамической ошибки
- 4.5 Исследование коэффициента подавления помехи линейными сглаживающими фильтрами
- Оптимальная обработка данных линейным фильтром с конечной памятью
- 5.1 Расчет оптимального линейного фильтра с конечной памятью
- 5.2 Исследование свойств оптимального фильтра
- Спектральный анализ временных рядов конечной длины
- Исследование периодограммы импульсного сигнала
- 6.2 Спектральный анализ гармонической функции
- Расчет амплитудно-частотных характеристик
- Исследование периодограммы реализации белого шума
- Спектральный анализ низкочастотного временного ряда, измеренного на фоне помех