时间序列预测之三:谱分析(一)

谱分析精要
本文深入探讨了谱分析在时间序列预测中的应用,介绍了其作为发现周期性和自相关特征的有力工具,尤其适用于声学、通信工程等领域。文章还概述了谱分析的两大作用:检测周期性数据中的潜在周期或节律,以及揭示非周期数据的自相关特性。

关于谱分析的内容,一起参考我的另一篇文章:时间序列预测分析方法(二):频谱分析

1. 简介

1.1 什么是谱分析?

       谱分析,是将时间序列用正弦和余弦的线性组合进行建模的思想,提供了非常容易地发现“隐藏”周期性的工具。

       历史上,谱分析是从寻找时间序列数据里“隐藏的周期性”开始的。时间序列的相关性质,常称作时间域上的分析。在对时间序列的频率性质进行分析时,我们称为在频率域上进行研究频域分析或称谱分析,在诸如声学、通信工程、地球物理学、生物医学等各领域都特别有用。

       谱分析是非常重要的时间序列和空间序列分析方法。(1)在时间序列分析中,这种方法叫做功率谱分析;(2)在空间序列分析中,该方法叫做波谱分析。谱分析是寻找周期、节律或趋势从而发现自然规律的有效工具,其原理貌似复杂,实际上不难理解。借助快速 Fourier 变换( FFT)即可对时间序列进行功率谱分析,或者对空间系列进行波谱分析。

1.2 谱分析作用

谱分析有两个方面的作用:

  • 对于周期变化的数据,主要用于侦测系统隐含的周期或者节律行为;
  • 对于非周期的数据,主要用于揭示系统演化过程的自相关特征

 

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