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如何从python中的时间序列PSD/FFT自动确定是否没有季节性?
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<p>我有大约1000个不同的时间序列,对于每一个,我想自动确定时间序列中是否有任何季节性</p> <p>假设存在季节性,很容易通过FFT或PSD确定周期性</p> <p>但是,如何根据FFT或PSD自动确定信号中是否存在季节性或周期性</p> <pre><code>def psd_time_series(y): yAC = np.correlate(Y-np.mean(Y), Y-np.mean(Y), mode='full') yAC = yAC/np.max(yAC) # not necessary, but scales large values fft_yAC= np.fft.fft(yAC) freqs = np.arange(0,len(fft_yAC))/len(fft_yAC) psd = 10*np.log10(np.abs(fft_yAC)/max(np.abs(fft_yAC)) return psd,freqs def determine_if_seasonal(psd): ### part I need help with def detect_seasonality(y): psd,freqs = psd_time_series(y) seasonality = ... #### do some check of PSD to determine if seasonal if seasonality: periodicity = round(1/freqs[psd.argsort()[::-1]][0]) else: periodicity = None return periodicity </code></pre> <p><strong>根据时间序列的FFT或PSD自动确定单个尖峰或高斯噪声不具有季节性的方法是什么?PSD大小的阈值是否有经验法则?山峰的突出程度?山峰的高度?</strong></p> <p>例如,单个尖峰的PSD图可能如下所示</p> <p><a href="https://i.stack.imgur.com/EZhDO.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/EZhDO.png" alt="enter image description here"/></a></p> <p>单尖峰的FFT</p> <p><a href="https://i.stack.imgur.com/sdyR9.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/sdyR9.png" alt="enter image description here"/></a></p> <p>或者高斯噪声的PSD看起来像</p> <p><a href="https://i.stack.imgur.com/oSgVy.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/oSgVy.png" alt="![enter image description here"/></a></p> <p>高斯噪声的FFT分析</p> <p><a href="https://i.stack.imgur.com/TIZKT.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/TIZKT.png" alt="enter image description here"/></a></p> <p>或者,具有周期性的实际信号的PSD可能看起来像</p> <p><a href="https://i.stack.imgur.com/uSxfZ.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/uSxfZ.png" alt="enter image description here"/></a></p> <p>同一信号的FFT</p> <p><a href="https://i.stack.imgur.com/NUXTh.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/NUXTh.png" alt="enter image description here"/></a></p> <p>欣赏任何意见或见解</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>可以使用自相关函数或部分自相关函数。你将得到每一个滞后(周期)大小的系数,它将测量信号与延迟版本的相似性。确保使用的滞后时间大于某些周期(>;5),并且如果所有系数都小于阈值(比如说,0.5,但我找不到任何理论方法来支持此决定),则信号没有季节性</p>
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