参考链接：https://www.kaggle.com/code/jdarcy/introducing-ssa-for-time-series-decomposition/notebook%% 数据
clear
clc
close all
t = [0:200];
p1 =20;
p2 =30;
f1 = 0.001*(t-100).^2 ;
f2 = 2*sin(2*pi*t./p1);
f3
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2024-07-23 09:32:00
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《三体》中对监听员的日常工作有这样一段描述：
...1379 号监听站已经存在了上千年，像这样的监听站，在三体世界中有⼏千个，它们全神贯注地聆听着宇宙间可能存在的智慧⽂明的信息...
... 1379 号监听员最不愿意看的，就是显⽰器上缓缓移动的那条曲线，那是监听系统接收到的宇宙电波的波形，⽆意义的噪声...
...但今天，当监听员扫了一眼示波器后，发现有些异样。即使是专业人员，也
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2024-03-13 16:11:15
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? 内容介绍股价预测是金融领域的重要课题，时间序列预测是股价预测常用的方法之一。奇异谱分析（SSA）是一种强大的时间序列分析方法，它能够将时间序列分解为一系列正交分量，从而揭示时间序列的内在结构。本文将介绍基于 SSA 方法的时间序列预测技术，并将其应用于股价预测。1. 奇异谱分析（SSA）SSA 是一种非参数时间序列分析方法，它通过以下步骤将时间序列分解为正交分量：**嵌入定理：**将原始时间序
# 使用 Python 实现奇异谱分解（SVD）
在数据科学和机器学习的领域中，奇异谱分解（SVD）是一种重要的矩阵分解技术。通过 SVD，我们可以将复杂的数据结构简化，从而便于分析和处理。这篇文章将引导你了解如何在 Python 中实现奇异谱分解。我们将通过简单的步骤来帮助你理解整个过程。
## 流程概述
在实施奇异谱分解之前，我们需要了解整个流程。以下是实现 SVD 的步骤概述：
|
# 使用 Python 实现奇异谱分析（SSA）
## 一、概述
奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis, SSA）是一种时间序列分析方法，用于从时间序列数据中提取趋势、周期和噪声成分。SSA方法可以分为以下几个主要步骤：
| 步骤序号 | 操作 | 描述
SSA就是奇异谱分析。奇异谱分析是近年来兴起的一种研究非线性时间序列数据的强大的方法。它根据所观测到的时间序列构造出轨迹矩阵，并对轨迹矩阵进行分解、重构，从而提取出代表原时间序列不同成分的信号，如长期趋势信号、周期信号、噪声信号等，从而对时间序列的结构进行分析，并可进一步预测。说的通俗点，我们平时用均线，但是有一个问题，均线虽然算法本质上有平滑噪音的含义，但是有时候，也把重要的信息给平滑掉了。所以
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2023-12-11 18:40:39
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蒙特卡罗奇异值谱分析蒙特卡罗奇异值谱分析（MC-SSA）可以被用来重建一个给定的时间序列是否是线性可区分的从任何一个定义好的过程，包含了确定的混沌系统的输出。但我们可以专注于测试线性随机过程，通常被认为是噪声。红噪声通常被认为用来和线性随机过程相关联，也就是功率单调地随着频率增长下降。但我们更喜欢使用相关联术语-一阶自回归模型，或者说AR（1），也就是T时刻的值由t-1时刻的值唯一决定。其中 是一
# 使用奇异谱分解（Singular Spectrum Decomposition, SSD）进行时间序列分析
在进行时间序列分析时，奇异谱分解（SSD）是一种强大的工具。它能够有效地从时间序列中提取出潜在的信号成分，例如趋势、季节性以及噪声。在这篇文章中，我将指导你如何使用Python实现奇异谱分解的过程。
首先，让我们看一下实现SSD的基本步骤。我将这些步骤整理成一个表格，方便你理解流程。
简介Pyts库针对时间序列的分解，只有一种算法，即奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis），它能将时间序列分解为趋势和噪音两部分，它的名字的由来和奇异值分解有关，实际上SSA的实质就是将协方差矩阵进行奇异值分解（singular value decomposition），再对得到的奇异值进行谱分析变换，所以它的算法包含以下过程（由于比较复杂，此处简要叙述重点，如需详情请自
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2023-11-02 08:26:24
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p导语：上次发过一篇关于“python打造电子琴”的文章，从阅读量来看，我们公众号的粉丝里面还是有很多对音乐感兴趣的朋友的。于是，今天我们也发一个与音乐相关的推送。学过笛子，洞箫的朋友都知道，弹奏音乐的时候我们要按照简谱演奏。因为关于乐曲的信息全部在简谱里面。音调，音量，节奏。这些都是演奏音乐是最重要的元素。今天，作为技术人。我们就用python爬虫批量下载简谱图片。开发工具：python3.6.
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2023-10-19 22:51:15
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最近做时间序列分析的时候需要用到奇异谱分析，发现网上可以查到的资料很有限，看paper的时候发现大部分也说得有些简略，所以这里看完之后总结一下。 奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis, SSA)是一种处理非线性时间序列数据的方法，通过对所要研究的时间序列的轨迹矩阵进行分解、重构等操作，提取出时间序列中的不同成分序列(长期趋势，季节趋势，噪声等)，从而进行对时间序列进行
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2023-07-06 23:44:51
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## 如何实现“PyTorch功率谱”
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在PyTorch中实现功率谱。首先，我们来看整个实现的流程：
```mermaid
erDiagram
POWER_SPECTRUM {
"准备数据",
"计算傅立叶变换",
"计算功率谱",
"可视化"
}
```
### 准备数据
原创
2024-04-12 06:20:43
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两个谱减法滤波的例子前言示例1（宽带白噪声的滤除）频谱分析谱减法初步处理低通滤波处理数字频率低通滤波器的设计滤波结果示例2(窄带噪声的滤除)频谱分析初步处理结果最终处理结果代码下载链接示例1代码示例2代码后语 前言首先祝大家元宵节快乐，这是在本科的时候《离散信号处理》的一个作业，今天整理硬盘发现了，发上来给大家作为谱减法的入门参考。示例1（宽带白噪声的滤除）频谱分析拿到信号，第一步一般是先观察信
# 如何在PyTorch中实现振幅谱
本文旨在教会初学者如何在PyTorch中实现振幅谱。振幅谱通常用于信号处理、图像分析等领域，它提供了信号的频率成分的大小信息。下面的步骤将指导你通过这一过程。
## 整体流程
在开始之前，我们先理清实现振幅谱的主要步骤。以下是该流程的概述：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
# PyTorch中的相位谱及其可视化
在信号处理和图像处理中，相位谱是一个非常重要的概念，它包含了信号或图像中各个频率分量的相位信息。在PyTorch中，我们可以很方便地计算并可视化信号或图像的相位谱。本文将介绍相位谱的概念，以及如何在PyTorch中计算和画出相位谱。
## 相位谱的概念
相位谱是信号或图像各个频率分量的相位信息的表示，它可以帮助我们更好地理解信号或图像的频谱特征。在频域
原创
2024-05-06 06:46:33
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1 前言STL(’Seasonal and Trend decomposition using Loess‘ ) 是以LOSS 作为平滑方式的时间序列分解 2.1 主体流程中展示了一张STL方法内循环的流程图，我觉得说得蛮好的，附上方便理解 STL分为内循环（inner loop
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2023-10-21 09:03:19
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# 谱减法降噪 PyTorch 实现
在信号处理和音频工程中，噪声是影响信号质量的主要因素之一。谱减法是一种常用的降噪技术，特别适用于语音信号的处理。本文将介绍谱减法的基本原理，并提供一个基于 PyTorch 的简单实现示例。
## 谱减法的基本原理
谱减法的核心思想是通过分析信号的频谱，从中减去噪声部分，以实现信号增强。该方法主要包括以下步骤：
1. **信号分帧**：将输入信号分成若干
1.程序功能描述
奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis，简称SSA）是一种强大的非线性和非参数时间序列分析方法。该方法基于奇异值分解（SVD）和轨迹矩阵的概念，用于提取时间序列中的趋势、周期性和噪声成分。在本课题中，通过SSA算法，从强干扰序列中提取其趋势线。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行
原创
2024-09-05 21:27:18
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当使用谱减法时，如果带噪语音的幅度谱与估计出来的噪声谱相减出现负值时，说明对噪声的估计出现了过估计问题。对这种现象最简单的处理就是将负值重调为0。以保证非负的幅度谱。但是，这种对负值的非线性处理，会导致信号帧频谱的随机位置上出现小的、独立的峰值。转换到时域后，这些峰值听起来就像帧与帧之间频率随机变化的多频音，这种现象在清音段会更加明显。这种由于半波整流引起的“噪声”被称为“音乐噪声”。
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2023-11-02 00:27:15
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功率信号有无穷大的能量，其能量积分不存在，但是可以由片面到全部来看待问题。我们可以先截一段功率信号ST(t),-T/2<t<T/2。这样就可以作傅利叶变换了，有ST（f）。由巴塞伐乐定理有，能量E=ST（t）的平方在T段的积分=ST（f）的平方在无穷频率上面的全部积分。于是可得功率谱密度如图中式（2.2-39）。这里问题是为什么一下子就“可得功率谱密度”为这个形式了？答：可以这么想：式
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2023-12-23 22:13:05
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