時系列解析の手法
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50:41 01/07/30 23:25 例の本は借りてきました どれどれ．． 51:＞３５ 01/08/01 02:30 ３５はｐ（ｆ）からC(k)を逆フーリエ変換して求める問題だけど、 普通にC(k)=∫（-1/2から1/2)p(f)*EXP(2πikf) (k=0,1,2,…N-1) とすればいいんじゃない？ ３５さんはサンプルから推測したピリオドグラムの平均値は真のスペクトルに近づくけど （漸近的不偏というやつね）ピリオドグラムの分散が減らない（一定）ことから なんかおかしなことがおこるんじゃない？と心配してるってことかな。 52:名無しさん＠１周年 01/08/01 11:52 もうひとつ、やっているのが卒業研究かどうかは知らないのだが。 微分方程式を数値解法で解きつつ、そのデータをＦＴに突っ込んでいるんだね。 で、質問なんだけどその微分方程式って研究でホントに扱うものなの？ こういう場合ならまずは素性が明らか＆取り扱いが簡単なのを使ってみればいいんだよ。 でさ、解析的に解が求められるようなのにして、数値計算と比較してみればいい 53:41 01/08/02 00:50 >>52 ご教授ありがとうございます 確かにそうなのですが， ピリオドグラム上で 特性がぎざぎざとしているのが 通常のFTの結果だと思うのですが， 低い周波数の領域ではぎざぎざしている部分があるのですが 高い周波数の領域で急にそのぎざぎざがなくなる というのがはたして普通あるのか？ FT解析での典型的な過ちとしてあるのか知りたかったのです． P(omega) ｜ ｜ | | | ｜| | || | |_｜_______________ ｜__________________________________ omega この辺ぎざぎざ このへん滑らか(平らではなく減衰ですが) な特性になることがあるのか ちょいとお尋ねしたかったのです．
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