나는 웨이블릿에 능숙하지 않지만, 예를 들어 여기에서는 dplR 패키지를 사용하여 예제를 제시했으며 나는 그것들에 의존할 것입니다.
1) 작업이 시계열로 진행 중이므로 행렬을 하나의 긴 벡터로 어떻게든 변환해야 합니다. 예를 들어, 행렬의 각 행은 길이가 9인 슬라이딩 창처럼 보이고 각 새 행의 창 오프셋은 0.5입니다. 두 번째 행마다 마지막 요소 하나를 벡터에 추가합니다. 슬라이딩 창과 행렬 없이 벡터를 그대로 가져오면 더 좋습니다. 1 1 1 1 1 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 1 1 1 1과 같은 시계열을 얻었습니다.
2) 그래프에서 음영으로 표시된 것은 신뢰할 수 없으며 미래를 예측하는 데 사용할 수 없습니다. 가장 오른쪽 음영 처리되지 않은 영역의 "가장 오른쪽" 색상은 녹색입니다(2~8 기간 동안). 그리고 대답은 "현재 기간 2에서 8이 지배적"일 것입니다. 이것은 정말 쓸모가 없습니다. 입력 벡터는 무엇이며 답도 마찬가지입니다 :).
#создаём из матрицы временной ряд for (i in seq(from = 1 , to = nrow(inputMatrix), by = 2 )){ if (i== 1 ){ #первая строка матрицы берётся как есть` tsVector <- inputMatrix[i,] } else { #от каждой строй строки берётся последний элемент tsVector <- c(tsVector, inputMatrix[i,ncol(inputMatrix)]) } }
나는 웨이블릿에 능숙하지 않지만, 예를 들어 여기에서는 dplR 패키지를 사용하여 예제를 제시했으며 나는 그것들에 의존할 것입니다.
1) 작업이 시계열로 진행 중이므로 행렬을 하나의 긴 벡터로 어떻게든 변환해야 합니다. 예를 들어, 행렬의 각 행은 길이가 9인 슬라이딩 창처럼 보이고 각 새 행의 창 오프셋은 0.5입니다. 다른 모든 행의 마지막 요소를 벡터에 추가합니다. 슬라이딩 창과 행렬 없이 벡터를 그대로 가져오면 더 좋습니다. 1 1 1 1 1 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 1 1 1 1과 같은 시계열을 얻었습니다.
2) 그래프에서 음영으로 표시된 것은 신뢰할 수 없으며 미래를 예측하는 데 사용할 수 없습니다. 음영 처리되지 않은 영역의 "규모에서 더 오른쪽" 색상은 녹색입니다(기간 = 8).
글쎄, 당신이 한도를 가지고 일하고, 견적을 내거나, 환전소에서처럼 양쪽에 서서, 유동성을 팔면 어떨까요? 왜 예측이 있습니까?
여기에 답이 있습니다. 우리는 양쪽에 제한을 두고 위험 없는 이익을 얻습니다.
흥미로운
https://www.youtube.com/watch?v=p5UngSem9f0
비싼 시간.
누군가 Wavelet 변환을 통해 분석 및 후속 진단을 위해 매트릭스를 가져오는 방법을 알려줄 수 있습니까?
나는 웨이블릿에 능숙하지 않지만, 예를 들어 여기에서는 dplR 패키지를 사용하여 예제를 제시했으며 나는 그것들에 의존할 것입니다.
1) 작업이 시계열로 진행 중이므로 행렬을 하나의 긴 벡터로 어떻게든 변환해야 합니다. 예를 들어, 행렬의 각 행은 길이가 9인 슬라이딩 창처럼 보이고 각 새 행의 창 오프셋은 0.5입니다. 두 번째 행마다 마지막 요소 하나를 벡터에 추가합니다. 슬라이딩 창과 행렬 없이 벡터를 그대로 가져오면 더 좋습니다.
1 1 1 1 1 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 1 1 1 1과 같은 시계열을 얻었습니다.
2) 그래프에서 음영으로 표시된 것은 신뢰할 수 없으며 미래를 예측하는 데 사용할 수 없습니다. 가장 오른쪽 음영 처리되지 않은 영역의 "가장 오른쪽" 색상은 녹색입니다(2~8 기간 동안).
그리고 대답은 "현재 기간 2에서 8이 지배적"일 것입니다. 이것은 정말 쓸모가 없습니다. 입력 벡터는 무엇이며 답도 마찬가지입니다 :).
1 , 1 , 1 , 1 , 2 , 3 , 5 , 7 , 9 ,
1 , 1 , 1 , 1 , 3 , 4 , 6 , 8 , 10 ,
1 , 1 , 1 , 2 , 4 , 5 , 7 , 9 , 11 ,
1 , 1 , 1 , 3 , 5 , 6 , 8 , 10 , 12 ,
1 , 1 , 1 , 4 , 6 , 7 , 9 , 11 , 13 ,
1 , 1 , 1 , 5 , 7 , 8 , 10 , 12 , 14 ,
1 , 1 , 2 , 6 , 8 , 9 , 11 , 13 , 15 ,
1 , 1 , 3 , 7 , 9 , 10 , 12 , 14 , 16 ,
1 , 1 , 4 , 8 , 10 , 11 , 13 , 15 , 17 ,
1 , 2 , 5 , 9 , 11 , 12 , 14 , 16 , 18 ,
1 , 3 , 6 , 10 , 12 , 13 , 15 , 17 , 19 ,
1 , 4 , 7 , 11 , 13 , 14 , 16 , 18 , 20 ,
1 , 5 , 8 , 12 , 14 , 15 , 17 , 19 , 21 ,
1 , 6 , 9 , 13 , 15 , 16 , 18 , 20 , 22 ,
2 , 7 , 10 , 14 , 16 , 17 , 19 , 21 , 1 ,
3 , 8 , 11 , 15 , 17 , 18 , 20 , 22 , 1 ,
4 , 9 , 12 , 16 , 18 , 19 , 21 , 1 , 1 ,
5 , 10 , 13 , 17 , 19 , 20 , 22 , 1 , 1 ,
6 , 11 , 14 , 18 , 20 , 21 , 1 , 1 , 1 ,
7 , 12 , 15 , 19 , 21 , 22 , 1 , 1 , 1 ,
8 , 13 , 16 , 20 , 22 , 1 , 1 , 1 , 1 ,
9 , 14 , 17 , 21 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 ,
10 , 15 , 18 , 22 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1
), ncol= 24 , nrow = 9 ))
#создаём из матрицы временной ряд
for (i in seq(from = 1 , to = nrow(inputMatrix), by = 2 )){
if (i== 1 ){
#первая строка матрицы берётся как есть`
tsVector <- inputMatrix[i,]
} else {
#от каждой строй строки берётся последний элемент
tsVector <- c(tsVector, inputMatrix[i,ncol(inputMatrix)])
}
}
#полученный вектор
tsVector
library (dplR)
#рассчёт вейвлетов
waveletObj <- morlet(tsVector)
#показать расчитанные коэффициенты
waveletObj
#график
wavelet.plot(waveletObj)
나는 웨이블릿에 능숙하지 않지만, 예를 들어 여기에서는 dplR 패키지를 사용하여 예제를 제시했으며 나는 그것들에 의존할 것입니다.
1) 작업이 시계열로 진행 중이므로 행렬을 하나의 긴 벡터로 어떻게든 변환해야 합니다. 예를 들어, 행렬의 각 행은 길이가 9인 슬라이딩 창처럼 보이고 각 새 행의 창 오프셋은 0.5입니다. 다른 모든 행의 마지막 요소를 벡터에 추가합니다. 슬라이딩 창과 행렬 없이 벡터를 그대로 가져오면 더 좋습니다.
1 1 1 1 1 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 1 1 1 1과 같은 시계열을 얻었습니다.
2) 그래프에서 음영으로 표시된 것은 신뢰할 수 없으며 미래를 예측하는 데 사용할 수 없습니다. 음영 처리되지 않은 영역의 "규모에서 더 오른쪽" 색상은 녹색입니다(기간 = 8).
웨이블릿 변환을 위해 숫자를 삼각 값으로 변환해야 하는지 아는 사람이 있습니까?
또는 계산을 시작하기 위해 변환해야 하는 것
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