R - 连续对之和之间的差异

Question

我在数据集上使用了 diff(x,) 函数来找出时间间隔为 0.0003 秒的力之间的差异。问题是由于这种高采样频率和系统的测量不准确，这不会产生任何有意义的数据。

我想知道是否有可能找到 100 个连续数字之间的差异。例如“差异 = (Fz101+Fz102...Fz200)-(Fz1+Fz2...Fz100)

目前我正在除以 0.000333(采样频率)，因为我试图找到 (delta Fz)/(delta t.) 的峰值

(max(diff(lift_S8_Intns40_chainno$Fz)))/0.00033333
[1] 40472.2

看到一个类似的问题，问这是否有助于任何人帮助我。[类似问题的链接][1] How to find the difference between sums of consecutive pairs and triplets in R?

感谢任何帮助，但我的 r 技能并不好，所以请尽可能简单。

数据结构

structure(list(Time = c(18.31266667, 18.313, 18.31333333, 18.31366667, 
18.314, 18.31433333, 18.31466667, 18.315, 18.31533333, 18.31566667, 
18.316, 18.31633333, 18.31666667, 18.317, 18.31733333, 18.31766667, 
18.318, 18.31833333, 18.31866667, 18.319, 18.31933333, 18.31966667, 
18.32, 18.32033333, 18.32066667, 18.321, 18.32133333, 18.32166667, 
18.322, 18.32233333, 18.32266667, 18.323, 18.32333333, 18.32366667, 
18.324, 18.32433333, 18.32466667, 18.325, 18.32533333, 18.32566667, 
18.326, 18.32633333, 18.32666667, 18.327, 18.32733333, 18.32766667, 
18.328, 18.32833333, 18.32866667, 18.329, 18.32933333, 18.32966667, 
18.33, 18.33033333, 18.33066667, 18.331, 18.33133333, 18.33166667, 
18.332, 18.33233333, 18.33266667, 18.333, 18.33333333, 18.33366667, 
18.334, 18.33433333, 18.33466667, 18.335, 18.33533333, 18.33566667, 
18.336, 18.33633333, 18.33666667, 18.337, 18.33733333, 18.33766667, 
18.338, 18.33833333, 18.33866667, 18.339, 18.33933333, 18.33966667, 
18.34, 18.34033333, 18.34066667, 18.341, 18.34133333, 18.34166667, 
18.342, 18.34233333, 18.34266667, 18.343, 18.34333333, 18.34366667, 
18.344, 18.34433333, 18.34466667, 18.345, 18.34533333, 18.34566667, 
18.346, 18.34633333, 18.34666667, 18.347, 18.34733333, 18.34766667, 
18.348, 18.34833333, 18.34866667, 18.349, 18.34933333, 18.34966667, 
18.35, 18.35033333, 18.35066667, 18.351, 18.35133333, 18.35166667, 
18.352, 18.35233333, 18.35266667, 18.353, 18.35333333, 18.35366667, 
18.354, 18.35433333, 18.35466667, 18.355, 18.35533333, 18.35566667, 
18.356, 18.35633333, 18.35666667, 18.357, 18.35733333, 18.35766667, 
18.358, 18.35833333, 18.35866667, 18.359, 18.35933333, 18.35966667, 
18.36, 18.36033333, 18.36066667, 18.361, 18.36133333, 18.36166667, 
18.362, 18.36233333, 18.36266667, 18.363, 18.36333333, 18.36366667, 
18.364, 18.36433333, 18.36466667, 18.365, 18.36533333, 18.36566667, 
18.366, 18.36633333, 18.36666667, 18.367, 18.36733333, 18.36766667, 
18.368, 18.36833333, 18.36866667, 18.369, 18.36933333, 18.36966667, 
18.37, 18.37033333, 18.37066667, 18.371, 18.37133333, 18.37166667, 
18.372, 18.37233333, 18.37266667, 18.373, 18.37333333, 18.37366667, 
18.374, 18.37433333, 18.37466667, 18.375, 18.37533333, 18.37566667, 
18.376, 18.37633333, 18.37666667, 18.377, 18.37733333, 18.37766667, 
18.378, 18.37833333, 18.37866667, 18.379), Fz = c(2751.996392, 
2751.614101, 2752.364284, 2751.993635, 2751.615723, 2751.995127, 
2751.989063, 2751.241442, 2749.366648, 2750.486962, 2748.242022, 
2747.498762, 2748.245589, 2747.4998, 2748.254604, 2748.631317, 
2749.006798, 2750.129349, 2749.38176, 2749.385262, 2748.640657, 
2750.13658, 2748.640073, 2749.393888, 2750.145076, 2751.274421, 
2750.157172, 2750.15688, 2750.165279, 2752.407479, 2752.042472, 
2753.550297, 2752.424309, 2750.927558, 2751.688556, 2751.317583, 
2752.819117, 2752.45398, 2752.836757, 2752.472626, 2754.353062, 
2754.725527, 2755.111158, 2754.376021, 2752.882448, 2752.510924, 
2754.006329, 2755.508722, 2756.638796, 2756.636202, 2757.76947, 
2756.284199, 2757.408096, 2758.165381, 2757.418894, 2758.172774, 
2758.178838, 2758.936415, 2758.56421, 2757.448825, 2757.824079, 
2758.569203, 2759.69824, 2760.082914, 2759.711827, 2760.840004, 
2761.215128, 2760.84743, 2760.099193, 2760.851808, 2759.359468, 
2758.25031, 2758.624201, 2759.755281, 2760.511577, 2761.635327, 
2763.137948, 2763.143331, 2761.64191, 2763.1528, 2762.406524, 
2763.525491, 2763.157339, 2762.781356, 2763.909695, 2764.666851, 
2763.919813, 2763.543975, 2763.928017, 2765.045866, 2765.426243, 
2766.182961, 2765.058383, 2763.936351, 2765.06542, 2763.947052, 
2764.699019, 2764.70424, 2763.584867, 2763.22145, 2763.975492, 
2764.349189, 2764.354994, 2763.613307, 2760.9942, 2759.878475, 
2762.486297, 2762.115389, 2763.994527, 2762.121615, 2762.876597, 
2761.391148, 2761.391991, 2761.768055, 2761.769126, 2759.525662, 
2758.406516, 2758.786634, 2758.783261, 2757.669758, 2756.920758, 
2756.540737, 2756.545277, 2756.176055, 2756.171515, 2755.423667, 
2754.67611, 2753.178257, 2752.423923, 2753.16895, 2748.678277, 
2747.927494, 2746.429754, 2746.424955, 2746.797971, 2746.424663, 
2745.674982, 2746.424792, 2743.432215, 2743.432994, 2741.179315, 
2742.67553, 2739.672447, 2738.921647, 2738.173637, 2737.424005, 
2736.294822, 2735.180735, 2734.431882, 2734.425007, 2733.301013, 
2732.930623, 2730.676264, 2729.172881, 2728.424855, 2727.298218, 
2726.930066, 2726.177678, 2724.680797, 2723.5587, 2723.931652, 
2722.428675, 2721.683421, 2720.557108, 2718.311893, 2716.438883, 
2717.549484, 2717.545139, 2718.671354, 2714.548217, 2716.42254, 
2713.060416, 2714.557005, 2714.554119, 2712.681174, 2711.561898, 
2710.437904, 2710.438585, 2709.688272, 2707.067122, 2708.192203, 
2705.564778, 2707.439879, 2705.949079, 2705.573079, 2705.577036, 
2704.828393, 2702.954102, 2702.20199, 2701.079406, 2699.206235, 
2697.708138, 2695.836101, 2696.588814, 2696.968721, 2696.966354, 
2696.970764, 2696.22504, 2694.349549, 2695.852121)), .Names = c("Time", 
"Fz"), row.names = 1299:1498, class = "data.frame")

Answer 1

这是使用 zoo 包的可能方法

函数

library(zoo)
IntrvalsDif <- function(x, n) {
  temp <- rollsum(x, n)
  sapply(seq_len(length(x) - n + 1), function(x) temp[x + n] - temp[x])
}

测试

IntrvalsDif(df$Fz, 20)
#   [1]   22.712120   31.780260   37.846728   48.042024   55.623904   59.831923   61.789132   67.470180   73.906584   79.581470
#  [11]   81.889676   83.816224   80.498591   81.303658   85.113723   87.410109   91.579034   93.126436   97.284240   99.556696
#  [21]  101.445531   99.204143   98.458872   96.574869   97.299629  101.391636  108.484213  111.843855  111.830721  108.817601
#  [31]  108.804484  104.667484  103.899693  100.132011   94.484088   91.846433   88.453795   88.053184   85.777665   83.127912
#  [41]   83.855688   84.967116   86.079728   84.951745   81.943294   79.311783   74.809550   70.305436   67.663273   68.031700
#  [51]   68.010152   72.486929   78.453469   83.671546   86.262716   87.723876   86.573048   83.175009   80.529002   79.394259
#  [61]   73.758934   70.745457   66.612867   64.351423   62.484932   55.371569   46.756346   42.618145   38.493014   34.730700
#  [71]   27.612391   18.995970    6.271506   -3.829068  -10.178434  -18.028571  -24.761686  -32.615260  -40.093775  -46.838338
#  [81]  -52.458680  -61.082382  -69.714532  -78.721904  -86.991107  -88.898297  -88.564729  -94.941400 -102.449946 -114.087060
#  [91] -120.115474 -131.764148 -140.435989 -151.731834 -164.906638 -176.581499 -185.261108 -191.700139 -198.144375 -208.693815
# [101] -217.378887 -226.065596 -232.122351 -241.185464 -251.002620 -264.177813 -277.722667 -288.293768 -297.354158 -303.775595
# [111] -313.566873 -314.745817 -316.279034 -317.070287 -318.979261 -322.381222 -328.406668 -334.420050 -342.305322 -345.705694
# [121] -351.343224 -352.849444 -359.231092 -360.347288 -361.457419 -363.321285 -366.306745 -366.670795 -366.308869 -364.077356
# [131] -365.210203 -366.711412 -371.584748 -371.950517 -369.317205 -366.687770 -363.297645 -361.044891 -356.536870 -352.777977
# [141] -349.395261 -347.887047 -344.504089 -340.758605 -337.002095 -329.879165 -319.755890 -313.731643 -310.687084 -311.395920
# [151] -304.987941 -305.325773 -300.807844 -303.409489 -306.756032 -306.724804 -305.584028 -302.559006 -301.033458 -301.379656
# [161] -296.103079          NA          NA          NA          NA          NA          NA          NA          NA          NA
# [171]          NA          NA          NA          NA          NA          NA          NA          NA          NA          NA
# [181]          NA