Question

我有一组时间序列数据（具体是GPS速度数据），其中包括信号丢失时缺失值的间隙。对于短期持续时间的错误，我将简单地使用na.spline填充，但是这对于更长的时间段来说是不合适的。我想根据预定义的加速度限制将最后一个真值减去零值。

#create sample data frame
test <- as.data.frame(c(6,5.7,5.4,5.14,4.89,4.64,4.41,4.19,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,5,5.1,5.3,5.4,5.5))
names(test)[1] <- "speed"

#set rate of acceleration for ramp
ramp <- 6

#set sampling rate of receiver
Hz <- 1/10

因此，对于缺失数据，斜坡将使用先前的值和加速率来获得下一个数据点，直到速度达到零（即最后速度[4.19] +（Hz *斜坡）），产生以下值：

最后，我需要以相反的方式执行此操作，以便在信号再次恢复时从零上升。

希望这很清楚。

干杯

Answer 1

它不是很优雅，但你可以循环使用。

na.pos <- which(is.na(test$speed))

acc = FALSE
for (i in na.pos) {
    if (acc) {
        speed <- test$speed[i-1]+(Hz*ramp)
    }
    else {
        speed <- test$speed[i-1]-(Hz*ramp)
        if (round(speed,1) < 0) {
            acc <- TRUE
            speed <- test$speed[i-1]+(Hz*ramp)
        }

    }
    test[i,] <- speed
}

结果是：

注意'-0.01'，因为0.59-（6 * 10）是-0.01，而不是0.你可以稍后再舍，我决定不这样做。

Answer 2

当问题在每次运行的NA中“将值从最后一个真值减小到零”时，我认为这意味着在达到零之后运行中的任何剩余NA也将被替换为零。

现在，使用data.table中的LOG.debug(getMethodName())创建一个与rleid长度相同的分组向量，用于标识test$speed中的每次投放，并使用is.na(test$speed)创建序列号这些团体ave。然后通过合并seqno和ramp_down计算下降序列na.locf(test$speed)。最后更换NAs。

seqno

，并提供：

library(data.table)
library(zoo)

test_speed <- test$speed
seqno <- ave(test_speed, rleid(is.na(test_speed)), FUN = seq_along)
ramp_down <- pmax(na.locf(test_speed) - seqno * ramp * Hz, 0)
result <- ifelse(is.na(test_speed), ramp_down, test_speed)

在R中上升/下降丢失的时间序列数据

2 个答案: