R中的快速傅里叶变换

Question

我有一个数据集，其中包含12个月内动物的每小时访问次数。我想使用快速傅立叶变换来检查周期性模式和周期性。在过去，我使用Statistica就是为了这个;但是，我想用R来得到光谱密度与周期的关系图。在R中有一个简单的方法吗？如果可能的话，我想确定12小时和24小时的活动高峰。

Answer 1

您可以考虑以下功能。

来自periodogram包的
• TSA会立即绘制一个周期图。
来自periodogram的
• GeneCycle会返回频率列表和估算的功率谱密度。它是stats::spectrum的包装函数，设置了一些特殊选项。
来自spectrum的
• stats允许您选择用于估算谱密度的方法：周期图或使用自回归过程。
来自cpgram的
• stats绘制累积周期图以及置信区间。

请参阅，例如，?cpgram或?spectrum了解所有细节，并记住，当函数名称重合时，它是TSA::periodogram和GeneCycle::periodogram。

还有很多关于如何使用这些功能的在线示例和教程。有关fft和here的使用情况，请参阅here以获取更广泛的教程。

另外，正如您可能已经知道的那样，必须取消给定的时间序列。因此，使用例如diff(x)而不是x。最后，你的时间序列的长度必须可被12整除，以便能够识别12和24小时的频率，它可以通过例如x[-(1:(length(x) %% 12))]来实现，其中x是一个趋势时间系列。

Answer 2

使用spectrum进行谱密度分析;对于基本快速傅里叶变换也是fft。