나는 MATLAB의 확률 과정의 PSD를 측정하기 위해 노력하고 있어요,하지만 난 그것을 할 방법을 모르겠습니다. here과 똑같은 질문을 올렸지 만 여기에 더 많은 행운이있을 것이라고 생각했습니다. 스토캐스틱 프로세스 풍속을 설명하고, 실수의 벡터로 표현된다. 각 엔트리는 m/s 단위로 측정 된 공간에서의 풍속에 해당합니다. 포인트는 0.0005m 떨어져
내 FFT의 결과 인 (CsCore에서)이 있습니다. Complex은 float real 및 float imaginary을 갖는다. 다음 주파수 계산이 I에서 : (double)index * sampleRate/FftSize; 진폭/진도 : Math.Sqrt(Math.Pow(real, 2) + Math.Pow(imaginary, 2)); 단계 :이 잘못된
나는 일부 풍속 측정을위한 파워 스펙트럼을 계산하는 matlab에 pwelch 방법을 사용하고 있습니다. 내가 충분히 명성 포인트 이 메이크업 감각을합니까을 가지고 있지 않는 한 나는 플롯을 포함 할 수 없습니다 t = 10800; % number of seconds in 3 hours
t = 1:t; % generate time vector
fs =
나는 방법을 whelch 사용하려고 나는 제로 주파수가 비정상 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)
plt
MATLAB의 기능을 사용하여 샘플링 주파수 1000Hz의 이산 시간 신호 700ms의 전력 스펙트럼 밀도 추정 (PSD)을 계산하려고합니다. 이 함수는 PSD 추정값을 산출하는 데 사용 된 자동 회귀 모델의 모델 순서를 필요로합니다. 적합성의 정확성을 예측하기 위해이 모델 순서를 어떻게 추정 할 수 있습니까? AIC, BIC, GIC과 같은 기준은 모델
어떻게하면 ggplot을이 데이터와 함께 사용할 수 있습니까? 일반 플로팅을 시도했지만 정상적으로 작동하지만 ggplot을 사용할 때 더 나은 시각화가 필요합니다. 위 오류가 발생합니다. 어떻게 해결합니까? 이것은 스펙트럼 클러스터링 알고리즘의 구현입니다. 코드가 잘 작동하고 데이터가 올바르게 분류됩니다. 이제 이것을 보여줄뿐입니다. library(ggpl
불규칙한 시간에 측정 된 신호의 파워 스펙트럼 밀도를 찾으려고합니다. 데이터는 다음과 같이 같다 : 첫 번째 열은 초 단위로 측정 제 보낸 시간이다 0 1.55
755 1.58
2412256 2.42
2413137 0.32
2497761 1.19
...
와 두 번째 열은 측정 값이다. 현재는 matlab에의 periodogram 기능을 사용하여
128 채널 및 500 샘플의 뇌파 신호가 128 * 500 매트릭스로 있습니다. 우리는 pmcov 또는 matlab의 pwelch를 사용하여 이산 시간 신호에 대해 전력 스펙트럼 밀도를 계산할 수 있음을 알고 있습니다. 그러나 전체 신호에 대해 절대 또는 평균 스펙트럼 파워를 계산할 수있는 방법이 있습니까? 그래서 나는 전체 신호를 나타 내기 위해 사용할
mlab.csd from matplotlib : http://matplotlib.org/api/mlab_api.html#matplotlib.mlab.csd실제 값은 교차 스펙트럼 밀도입니다. 스펙트럼 밀도에서 위상 정보를 얻으려면 복잡한 값을 반환하는 csd 계산이 필요합니다. 하나 있습니까?
내 데이터에 6 개월 계절성이 있는지 알아 내려고합니다. 필자는 스펙트럼 분석을 통해 특정 주파수에서의 스펙트럼의 Ftest를 살펴보고자합니다. 내가 도움을 찾고 이해하는 어떤 스펙트럼 분석 수단의 x 축 (즉, 주파수가 무엇을 의미하는지) 나는 여기 주파수 (12) 일부 데이터와 시계열 개체를 기반으로 계산하는 경우 생성됩니다. 내 데이터는 10 년 동안