26、环境数据分析：相关性、窗函数与插值方法

环境数据分析：相关性、窗函数与插值方法

1. 雷诺兹海峡数据集的相关性分析

在环境数据分析中，研究不同时间序列之间的相关性是一项重要任务。以雷诺兹海峡水质数据集为例，我们可以计算每对时间序列的相关性。

1.1 MATLAB 实现

% edama_09_18: coherence of Reynolds Channel dataset
...
% figure our various lengths needed by mscohere()
N2 = 2;
while (N2 < N ) % find smallest power of 2 greater than N
    N2 = 2*N2;
end
N3 = floor(N2/16);
N4 = 3;
[Cmatlab, fmatlab] = ...
    mscohere(D(1:N,icol),D(1:N,jcol),hamming(N3),N3-N4,N2);

1.2 Python 实现

# edapy_09_18, coherence of Reynolds Channel data set
...
# figure our various lengths needed by sg.coherence()
N2 = 2;
while (N2 < N ): # find smallest power of 2 greater than N
    N2 = 2*N2;
N3 = floor(N2/16);
N4 =