22、时间序列分析与图像处理技术详解

时间序列分析与图像处理技术详解

在数据分析领域，时间序列分析和图像处理是两个重要的研究方向。本文将深入探讨时间序列的预测、填充以及二维图像的奇异谱分析等相关技术。

1. 不同长度时间序列的预测与填充

在处理时间序列数据时，常常会遇到数据缺失的情况。以“AustralianWine”数据集为例，该数据集中“ROSE”的销售数据在第175和176个月缺失，“Total”销售数据的最后11个月也存在缺失值。为了解决这些问题，我们可以采取以下步骤：

1.1 填充“ROSE”中的缺失数据

为了填充“ROSE”中的缺失数据，我们将“ROSE”系列与“FORT”系列一起处理。具体代码如下：

wineFortRose <- AustralianWine[, c("Fortified", "Rose")]
L <- 84
wineFortRose <- AustralianWine[, c("Fortified", "Rose")]
norm.wineFortRosen <- sqrt(colMeans(wineFortRose^2, na.rm = TRUE))
wineFortRosen <- sweep(wineFortRose, 2, norm.wineFortRosen, "/")

s.wineFortRosen <- ssa(wineFortRosen, L = L, kind = "mssa")
g.wineFortRosen <- gapfill(s.wineFortRosen, groups = list(1:14))
ig.wineFort