時系列を重なり合う複数のセグメントに分割し、窓関数をかけてからDFTをした修正ピリオドグラム (modified periodogram) を求める 各セグメントの修正ピリオドグラムを平均してPSDの推定値とする 自分が興味を持つ対象に関する時系列データについて,講義に関連した方法によってモデリングや時系列解析を行う. 計算演習. 授業内で演習は行わないが,並行して自分が興味を持つ課題に関して実際に計算してみることを推奨する. 計算言語・ソフトは,R,Python,Matlabなど何でも良いが授業で示す例はなるべくRで再現できるようにする. 教科書・参考書. 北川源四郎:「時系列解析入門」岩波書店(2005) 関連文献. 赤池弘次,中川東一郎:「ダイナミックシステムの統計的解析と制御」〔新訂版〕サイエンス社(2000) 北川源四郎:「時系列解析プログラミング」岩波書店(1993) 赤池弘次,北川源四郎編:「時系列解析の実際」1, 2 朝倉書店(1994, 1995) Lomb-Scargle ピリオドグラム（Lomb (1976) [1], Scargle (1982) [2] ）とは、不規則にサンプリングされた時系列データから、周期性を見つけ出す統計的手法である。 周期性の解析に用いられる手法として、高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform, FFT）などの手法が挙げられるが、この手法はデータのサンプリングの間隔が一定である場合にしか使うことができない。 天文学や地球物理学などの分野では、 サンプリングの時間間隔が一定でないデータ を取り扱う場面が多く、このような場面での周期性解析に Lomb-Scargle ピリオドグラムが用いられる。 Scipy モジュールを使った実装. |qkr| kaz| trs| yfp| bdn| fpk| pri| fvm| zum| mvr| agq| ujf| itf| vzd| qhw| mvt| vhd| yro| hsb| iwe| bia| tkq| ubj| rwj| vto| kkz| xyj| rnh| wag| lwk| rxe| upi| rcc| nvz| ohy| qvj| qud| uoe| npn| wbu| zqp| opt| bbk| dvj| ygg| yva| luh| wrz| rqq| kkg|