R中的快速傅里叶变换

Question

我有一个包含某种动物在12个月内每小时访问次数的数据集。我希望使用快速傅里叶变换来检查其循环模式和周期性。以前我用 Statistica 来完成这个任务，但现在我想用 R 生成频谱密度与周期的图形。请问有什么简便的方法可以在 R 中实现吗？如果可能的话，我还想识别出12小时和24小时的最高活动峰值。

- user1626688

Answer 1

您可以考虑以下函数：

• TSA包中的periodogram函数会立即绘制出一个周期图。
• GeneCycle包中的periodogram函数返回频率列表和估计的功率谱密度。它是一个对stats::spectrum的封装，具有一些特殊选项。
• stats包中的spectrum函数允许您选择用于估计谱密度的方法：使用周期图或自回归过程。
• stats包中的cpgram函数会绘制出累积周期图以及置信区间。

例如，查看?cpgram或?spectrum获取所有详细信息，并记住当函数名称重复时，使用的是TSA::periodogram和GeneCycle::periodogram。

此外，网上还有很多示例和教程可供使用这些函数。在这里查看如何使用fft，在这里查看更详细的教程。

另外，如您所知，给定时间序列必须去趋势。因此，请使用diff(x)而不是x。最后，您的时间序列长度必须是12的倍数，以便能够识别12和24小时频率，可以通过例如x[-(1:(length(x) %% 12))]来实现，其中x是去趋势的时间序列。

- Julius Vainora

Answer 2

使用spectrum进行频谱密度分析；同时使用fft进行基础快速傅里叶变换。

- Hong Ooi

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你能详细说一下吗？首先在原始数据上执行fft，然后使用spectrum函数？ - user1626688

不，spectrum 是一个独立的谱密度分析器；它通过一些预处理、后处理和绘图来调用 fft。 - Ben Bolker

两个FFT的示例没有首先对数据进行窗口处理。不幸的是，很难找到哪些库可以正确地窗口化数据，除非使用例如斜坡信号进行测试。请务必进行测试以确保正确性。 - Paul S