r - R中的快速傅立叶变换

Question

我有一个数据集，其中包含动物在 12 个月内每小时访问的次数。我想使用快速傅立叶变换来检查循环模式和周期性。过去，我为此使用过 Statistica；但是，我想使用 R 来绘制频谱密度与周期的关系图。在 R 中有没有一种简单的方法可以做到这一点？如果可能，我想确定 12 小时和 24 小时的事件高峰。

Answer 1

您可以考虑以下功能。

periodogram来自 TSA package 立即绘制周期图。

periodogram来自 GeneCycle返回一个频率列表和估计的功率谱密度。它是 stats::spectrum 的包装函数设置了一些特殊选项。

spectrum来自 stats允许您选择用于估计谱密度的方法:周期图或使用自回归过程。

cpgram来自 stats绘制累积周期图和置信区间。

参见，例如， ?cpgram或 ?spectrum有关所有详细信息，请记住它是，例如， TSA::periodogram和 GeneCycle::periodogram当函数名称重合时。

还有很多关于如何使用这些功能的在线示例和教程。见 here用于 fft 的使用和 here以获得更广泛的教程。

此外，您可能已经知道，必须去除给定的时间序列。因此，使用，例如， diff(x)而不是 x .最后，您的时间序列的长度必须能被 12 整除，以便能够识别 12 小时和 24 小时的频率，例如，可以通过 x[-(1:(length(x) %% 12))] 来实现。 ，其中 x是一个去趋势的时间序列。