Вейвлет-анализ в R с использованием бивавеллета и данных со значениями NA
У меня есть ежедневный временной ряд с данными за 30 лет для ряда станций. Я использую biwavelet пакет в R для проверки периодичности в данных, используя следующий код
di <- data.frame(d1$date, d1$t_min)
wt.t1 = wt(di)
par(oma = c(0, 0, 0, 1), mar = c(5, 4, 4, 5) + 0.1)
plot(wt.t1, plot.cb = TRUE, plot.phase = FALSE)
Я получил эту ошибку, когда при запуске кодов
Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) :
0 (non-NA) cases
Некоторые из наборов данных, которые я использую, имеют некоторые пропущенные ежедневные значения в каждом году. Я довольно новый R и программирование. Похоже, что пропущенное значение приведет к такой ошибке при использовании пакета biwavelet? Мой вопрос, есть ли способ решить эту проблему в R?
2 ответа
Я столкнулся с той же проблемой. Я не эксперт по вейвлетам или обработке сигналов, так что извините за нехватку техники.
wt не будет работать, если отсутствуют данные (NAс). Если вы попытаетесь избавиться от строк с NAВ целом, он будет жаловаться на то, что предоставленные вами данные не берутся с "регулярными интервалами выборки".
Если ваши пропущенные данные встречаются очень редко, вы можете разбить свой набор данных на "порции", где есть непрерывные, регулярно расположенные данные... и запускать wt для каждого "порции" независимо. Однако, разделяя набор данных на более мелкие наборы, wt теряет способность находить низкие частоты. Хорошо, если интересующий вас частотный диапазон достаточно высок, чтобы в ваших "кусках" непрерывных данных было несколько периодов.
Альтернативой было бы попробовать какую-то интерполяцию, чтобы заполнить пробелы, опять же, это зависит от ваших данных, степени ваших пробелов и т. Д. Это, безусловно, даст вам странные результаты в непосредственной близости от того места, где вы интерполировали, но, по крайней мере, вы сохраняйте свои данные "в целом" и сохраняйте возможность поиска более низких частот.