我有一个数据集，其中包含动物在 12 个月内每小时的访问次数。我想使用快速傅里叶变换来检查循环模式和周期性。过去，我为此使用过 Statistica；但是，我想使用 R 来绘制频谱密度与周期的关系图。在 R 中是否有一种简单的方法可以做到这一点？如果可能的话，我想确定 12 小时和 24 小时的活动高峰。
您可以考虑以下功能。
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periodogram from TSA包立即绘制周期图。
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periodogram from GeneCycle返回频率和估计功率谱密度的列表。它是一个包装函数stats::spectrum设置了一些特殊选项。
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spectrum from stats允许您选择用于估计谱密度的方法：周期图或使用自回归过程。
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cpgram from stats绘制累积周期图以及置信区间。
参见，例如，?cpgram or ?spectrum了解所有详细信息并记住它是，例如，TSA::periodogram and GeneCycle::periodogram当函数名称重合时。
网上还有大量关于如何使用这些功能的示例和教程。看here http://homepage.univie.ac.at/erhard.reschenhofer/pdf/zr/Spec.pdf用于使用fft and here http://www.di.fc.ul.pt/~jpn/r/fourier/fourier.html以获得更广泛的教程。
此外，您可能已经知道，给定的时间序列必须去趋势化。因此，使用，例如，diff(x)代替x。最后，时间序列的长度必须能被 12 整除，才能识别 12 小时和 24 小时的频率，可以通过以下方式实现：x[-(1:(length(x) %% 12))], where x是去趋势时间序列。
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