Как найти период, доминирующий в серии timestamp'ов (с шумом)?

Набор данных – timestamp'ы неких событий. Некоторые из них приблизительно ложатся на периодическую сетку, а некоторые просто шум.

Как выделить примерно-периодические серии событий и отделить их от шума?

Например, несмотря на небольшие вариации, здесь период 5:
3, 8, 13.1, 17.9, 23.1, 28, 33

Добавим немного шума, который надо игнорировать:
3, 4, 8, 13.1, 17.9, 19, 23.1, 28, 33

Линейная регрессия помогла бы искать линейную ф-ю y = a + bx, но я хочу найти период. Как это сделать?

Upd. для Matlab нашёлся релевантный пример в описании ф-ии fft() – пример с зашумленным сигналом (Noisy Signal). Пытаюсь его применить к своему случаю. В матлабе полный нуб, поэтому со скрипом.
  • Вопрос задан
  • 456 просмотров
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 2
Перевести в частотную область (преобразование Фурье) - доминирующий период даст Вам большое значение на соответствующей частоте.
Ответ написан
xmoonlight
@xmoonlight
https://sitecoder.blogspot.com
Задача решается достаточно просто:
SOURCE: Array ( [0] => 13.1 [1] => 3 [2] => 4 [3] => 8 [4] => 17.9 [5] => 19 [6] => 23.1 [7] => 28 [8] => 33 )
------------
SORTED: Array ( [0] => 3 [1] => 4 [2] => 8 [3] => 13.1 [4] => 17.9 [5] => 19 [6] => 23.1 [7] => 28 [8] => 33 )

DISTANCE: Array ( [0] => 1 [1] => 4 [2] => 5.1 [3] => 4.8 [4] => 1.1 [5] => 4.1 [6] => 4.9 [7] => 5 )
AVERAGE DISTANCE:3.75

CLUSTERS:

Array
(
    [-] => Array
        (
            [data] => Array
                (
                    [0] => 1
                    [1] => 1.1
                )

            [max] => 1.1
            [min] => 1
        )

    [+] => Array
        (
            [data] => Array
                (
                    [0] => 4
                    [1] => 5.1
                    [2] => 4.8
                    [3] => 4.1
                    [4] => 4.9
                    [5] => 5
                )

            [max] => 5.1
            [min] => 4
        )

)

AVERAGE PERIOD POSITIVE [+]: 4.65
AVERAGE PERIOD NEGATIVE [-]: 1.05
RANGE [+]: [4.55; 5.1]

3: 0, 1, 5, 10.1, 14.9, 16, 20.1, 25, 30, => 1
4: 1, 0, 4, 9.1, 13.9, 15, 19.1, 24, 29, => 0
8: 5, 4, 0, 5.1, 9.9, 11, 15.1, 20, 25, => 2
13.1: 10.1, 9.1, 5.1, 0, 4.8, 5.9, 10, 14.9, 19.9, => 2
17.9: 14.9, 13.9, 9.9, 4.8, 0, 1.1, 5.2, 10.1, 15.1, => 1
19: 16, 15, 11, 5.9, 1.1, 0, 4.1, 9, 14, => 0
23.1: 20.1, 19.1, 15.1, 10, 5.2, 4.1, 0, 4.9, 9.9, => 1
28: 25, 24, 20, 14.9, 10.1, 9, 4.9, 0, 5, => 2
33: 30, 29, 25, 19.9, 15.1, 14, 9.9, 5, 0, => 1
------------
CHAINS:

Array
(
    [0] => 1
    [1] => 0
    [2] => 2
    [3] => 2
    [4] => 1
    [5] => 0
    [6] => 1
    [7] => 2
    [8] => 1
)

------------
RESULT:

Array
(
    [0] => 3
    [1] => 8
    [2] => 13.1
    [3] => 17.9
    [4] => 23.1
    [5] => 28
    [6] => 33
)

DISTANCE RESULT: Array ( [0] => 5 [1] => 5.1 [2] => 4.8 [3] => 5.2 [4] => 4.9 [5] => 5 )

PERIOD (average): 5
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы