În ceea ce mă privește, formalizarea nu este corectă. Deși planeta se rotește cu o anumită viteză, dar în vară și în iarnă, durata zilei și a nopții este diferită de aici, o perioadă mare pe an. Și într-un an, dacă te uiți la zilele periodicității nu va fi. Va exista o funcție cu o periudă în schimbare. Va fi necesară clarificarea terminologiei.
Așa cum sa spus, este necesar să minimalizăm eroarea, dar problema este că este necesar să știm care sunt datele care nu depind de rotația planetei.
Și ele nu sunt în mod clar aleatoare, cu o distribuție normală. În acest caz, folosirea mediei și mnc va da o eroare.
Iată prima sarcină pentru a afla care este modelul dvs. Cât de precis este? "Modelul oferă o soluție periodică." De ce nu luați acest model și nu scădeți (sau împărțiți) datele originale obținem doar restul care nu depinde de periodice. Nu înțeleg, gândiți-vă, în modelul dvs., că diferite părți ale pământului sunt încălzite diferit? De asemenea, puteți încerca convoluția inversă.
În ceea ce privește DFT și PF. Orice semnal poate fi descompus într-o serie de sinusuri. Dar funcționează bine numai în cazul ideal. Și de îndată ce trecem de la infinit la cazul discret, avem o grămadă de probleme. Precizia crește odată cu numărul de perioade
C / (numărul de perioade). Avem nevoie de date pentru câteva luni și mai bine câțiva ani. Poate că există câteva modalități de ajustare a preciziei, dar este îndoielnic pentru mine. Dar metodele care nu sunt pe DFT, de obicei, arată o precizie mai bună.
Din moment ce nu pot oferi nimic bun, sfatul este simplu. Construiți modele noi sau îmbunătățiți modelele existente.
Re: Izolarea unui semnal periodic de la zgomot
Cine este online
Utilizatorii ce navighează pe acest forum: Niciun utilizator înregistrat
Nu puteți posta subiecte noi în acest forum
Nu puteți răspunde la subiectele din acest forum
Nu puteți edita postările dvs.
Nu puteți șterge postările
Nu puteți adăuga atașamente
Articole similare
Trimiteți-le prietenilor: