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時系列に不等間隔なデータのスペクトル解析
こんにちは。 私は、個人的に物理を学んでいるものです。 一人では手におえない問題に直面してしまいまして、皆様のお力をお借り出来たら…と思い、投稿させていただきました。 どうか、よろしくお願い致します。 早速ですが… 時系列に不等間隔なデータのスペクトル解析の方法を探しておりまして、 先日、Lomb-Scargle periodogram法というものを見つけることが出来ました。 このアルゴリズムを使用したいので、早速式を導きたいと思ったのですが、とても難しく、全く手がつかない状態です。 どのようにしてスペクトル解析が行われているかが理解できません。 Numerical Recipesのサブルーチンについている英語の解説を読みましても、データの平均値と分散を式の中で使用しているくらいしか分かりません。 この方法についてご存知の方がいらっしゃいましたら、教えていただけると幸いです。 また、普通周期解析をする際、等間隔のデータを用いる場合にはフーリエ変換を用いますが、Lomb-Scargleのperiodogram法では、何故不等間隔のデータも扱えるのかも知ることが出来たら…と考えています。 どうか、よろしくお願い致します。
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Lomb-Scargle periodogram法というのは知らないのですが、検索すると結構引っかかりますね。 http://richter.colorado.edu/~sethmc/science/scargle.html http://www.camda.duke.edu/camda04/papers/days/thursday/glynn/paper http://www.clecom.co.uk/science/autosignal/help/Numeric_Summary_(Lomb-Scarg.htm http://www.hulinks.co.jp/support/flexpro/v7/dataanalysis_lomb.html ３つ目のサイトに参考文献としてあげられているものです。この論文を読んでみてはいかがでしょうか？ Jeffrey Scargle, Astrophysical Journal, v263, p.835 and William Press and G.B. Rybicki, Astrophysical Journal, v338, p.277. なお、ピリオドグラム（統計量）を利用した解析法については、時系列解析に関する本に載っていることがあります。
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