作者tonylingugu (tonylingugu)
看板R_Language
标题[问题] 经验解构法EMD在R语言的使用
时间Thu Aug 20 22:19:41 2015
文章分类提示:
- 问题: 关於经验解构法Empirical Mode Decomposition在R language的使用
[问题类型]:
程式谘询(我想用R 做某件事情,但是我不知道要怎麽用R 写出来)
[软体熟悉度]:初学者,主要是完成老板要求的事情,上网找寻solutions
新手(没写过程式,R 是我的第一次)
[问题叙述]:
我要将一串时间序列依经验解构法拆解不同的components,我在网路上有找到
使用套件EMD的示范,但是我看不懂也不法模仿,所以想询问是否有人做过类似的事情,
或是提供可用之参考资料。
[程式范例]:
####这是我在网路上找到的示范
ndata <- 3000
par(mfrow=c(1,1), mar=c(1,1,1,1))####但是这边我不懂par()这个部分是在做什麽
tt2 <- seq(0, 9, length=ndata)
xt2 <- sin(pi * tt2) + sin(2* pi * tt2) + +sin(6*pi*tt2) +0.5*tt2
plot(tt2, xt2, xlab="", ylab="", type="l", axes=FALSE); box()
tryimf <- extractimf(xt2, tt2, check=TRUE, boundary = "periodic")
par(mfrow=c(3,1), mar=c(2,1,2,1))
try <- emd(xt2, tt2, boundary="wave")par(mfrow=c(3,1), mar=c(2,1,2,1))
####这边我看得出来他是使用xt2与tt2来做EMD,但是如果我只有一串数列
####maybe就是S&P500index,我就不知道怎麽弄了。
####因为我不知道xt2与tt2分别是什麽?
par(mfrow=c(try$nimf+1, 1), mar=c(2,1,2,1))
rangeimf <- range(try$imf)
for(i in 1:try$nimf)
plot(xt3, try$imf[,i], type="l", xlab="",
ylab="", ylim=rangeimf, main=
paste(i, "-th IMF", sep=""))
abline(h=0)
plot(xt3, try$residue, xlab="", ylab="", main="residue", type="l")
####这边我直接复制在R里面他有显现出EMD该有的样子,但是我不知道range()这个部分
####在做什麽?他後面又一个loop把IMF都找出来,但还是有几个function我看不懂,
####abline()跟paste()都不知道他在做什麽。
[环境叙述]:
> sessionInfo()
R version 3.2.1 (2015-06-18)
Platform: x86_64-apple-darwin13.4.0 (64-bit)
Running under: OS X 10.10.4 (Yosemite)
locale:
[1] zh_TW.UTF-8/zh_TW.UTF-8/zh_TW.UTF-8/C/zh_TW.UTF-8/zh_TW.UTF-8
attached base packages:
[1] grid parallel stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages:
[1] hht_2.1.2 Quandl_2.6.1 quantmod_0.4-4 TTR_0.23-0 xts_0.9-7 zoo_1.7-12
[7] EMD_1.5.7 locfit_1.5-9.1 fields_8.2-1 maps_2.3-11 spam_1.0-1 rugarch_1.3-4
loaded via a namespace (and not attached):
[1] Rcpp_0.11.6 rstudioapi_0.3.1 magrittr_1.5
[4] misc3d_0.8-4 lattice_0.20-31 R6_2.1.0
[7] Rsolnp_1.15 stringr_1.0.0 httr_1.0.0
[10] tools_3.2.1 SkewHyperbolic_0.3-2 GeneralizedHyperbolic_0.8-1
[13] spd_2.0-1 KernSmooth_2.23-14 rgl_0.95.1201
[16] numDeriv_2014.2-1 Matrix_1.2-1 nloptr_1.0.4
[19] DistributionUtils_0.5-1 ks_1.9.4 curl_0.9.1
[22] stringi_0.5-5 jsonlite_0.9.16 expm_0.99-1.1
[25] truncnorm_1.0-7 mvtnorm_1.0-2
[关键字]:
谢谢各位!我研究这个研究好久了,还是做不出来。
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