關于譜分析的內容，參考我的另一篇文章：時間序列預測：譜分析

1. 簡介

? ? ? ? 由傅里葉理論可知，時域中的任何信號都可以由一個或多個具有適當頻率、幅度和相位的正弦波疊加而成。也就是說，任何時域信號都可以變換成相應的頻域信號，通過頻域測量可以得到信號在某個特定頻率上的能量值。頻譜分析就是在頻域上分析時間序列的方法，它使用傅里葉分析方法，將時域信號轉換到頻域，并從頻域中找出信號頻譜的變化規律。

2. R實現

? ? ? R語言包stats中spec.pgram函數通過平滑的周期圖來估計時間序列的譜密度，且周期圖由快速傅里葉變換計算而來。

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使用AirPassengers數據集?，計算其頻譜圖：

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plot(AirPassengers)specOut<-spec.pgram(as.integer(AirPassengers),taper=0,log='no') maxSpecFreq<-specOut$freq[which.max(specOut$spec)] abline(v=maxSpecFreq,lty=2,col='red') # lty 指定線條類型 period<-1/maxSpecFreq period # 12

效果圖如下，紅虛線標出了最大譜密度所在的頻率位置maxSpecFreq，并求出了對應周期為12個月。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的时间序列预测之三：频谱分析（二）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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