Tidsserieanalys och dess tillämpningar: Med R-exempel R-seriens snabbkorrigering Sidan använder JavaScript för syntaxmarkering. Det är inte nödvändigt att slå på det, men koden blir svårare att läsa. Detta är bara en kort promenad ner tiden seRies lane. Mitt råd är att öppna R och spela tillsammans med handledningen. Förhoppningsvis har du installerat R och hittat ikonen på skrivbordet som ser ut som en R. ja, det är en R. Om du använder Linux, sluta titta eftersom det inte finns där. öppna bara en terminal och skriv in R (eller installera R Studio.) Om du vill ha mer på tidsseriegrafik, speciellt med ggplot2. se snabbkorrigering för grafik. Snabbfixen är avsedd att exponera dig för grundläggande R-serier och är rankad kul för personer i åldrarna 8 till 80. Det här är INTE tänkt att vara en lektion i tidsserieanalysen, men om du vill ha en, kan du försöka så enkelt kort kurs: Loz Baby steg. Din första R-session. Kom bekväm och starta henne och försök med ett enkelt tillägg: Ok, nu är du en expert med R. skulle få astsa nu: Nu när du laddat, kan vi börja. Låt gå Först, spela bra med Johnson Amp Johnson dataset. Det ingår i astsa som jj. den dynOmite karaktären från Good Times. Först titta på det. och du ser att jj är en samling av 84 nummer som heter ett tidsserieobjekt. För att seeremove dina objekt: Om du är en Matlab (eller liknande) användare kanske du tror att jj är en 84 gånger 1 vektor, men det är det inte. Den har ordning och längd, men inga dimensioner (inga rader, inga kolumner). R ringer dessa typer av objekt vektorer så du måste vara försiktig. I R har matriser dimensioner men vektorer gör det inte - de är bara dängda i cyberspace. Nu kan vi göra ett månatligt tidsserieobjekt som börjar i juni år 2293. Vi går in i Vortex. Observera att Johnson och Johnson-data är kvartalsvisa vinst, så det har frekvens4. Tidsserien zardoz är månadsdata, så har den frekvens12. Du får också några användbara saker med ts-objektet, till exempel: Försök nu en plot av Johnson Johnson-data: Grafen som visas är lite snyggare än koden ger. Mer information finns på sidan Snabbfixering för grafik. Detta gäller för resten av tomterna som du kommer att se här. Prova dessa och se vad som händer: och medan du är här, kolla in plot. ts och ts. plot. Observera att om din data är ett tidsserieobjekt, kommer plot () att göra tricket (för en enkel tidpunkt, dvs). Annars kommer plot. ts () att tvinga grafiken till en tidsplan. Vad sägs om filtrering av Johnson Amp Johnson-serien med ett dubbelsidigt glidande medelvärde. Låt prova detta: fjj (t) 8539 jj (t-2) frac14 jj (t-1) frac14 jj (t) frac14 jj (t1) 8539 jj t2) och lägg till en lowess (lowess - du vet rutinen) passar för skojs skull. Låt oss skilja de loggade data och kalla det dljj. Därefter spela bra med dljj. Nu ett histogram och en Q-Q-plot, en ovanpå (men på ett bra sätt): Låt oss kolla in korrelationsstrukturen för dljj med hjälp av olika tekniker. Kolla först på ett räckvidd av scatterplots av dljj (t) jämfört med fördröjda värden. Linjerna är låga och passformen är blå i lådan. Nu kan vi ta en titt på ACF och PACF of dljj. Observera att LAG-axeln är frekvensen. så 1,2,3,4,5 motsvarar lags 4,8,12,16,20 eftersom frekvens4 här. Om du inte gillar denna typ av märkning, kan du ersätta dljj i något av ovanstående med ts (dljj, freq1) t. ex. acf (ts (dljj, freq1), 20) Vidare kan vi försöka strukturell sönderdelning av log-jj-trendsäsongfel med hjälp av lowess. Om du vill inspektera resterna, till exempel, är de i dogtime. series, 3. den tredje kolumnen i den resulterande serien (säsongs - och trendkomponenterna finns i kolumnerna 1 och 2). Kolla in ACF av resterna, ACF (dogtime. series, 3) Resterna arent vita - inte ens nära. Du kan göra lite (mycket lite) bättre med hjälp av ett lokalt säsongsfönster, i motsats till den globala som används genom att specificera per. Skriv stl för detaljer. Det finns också något som heter StructTS som passar parametriska strukturella modeller. Vi använder inte dessa funktioner i texten när vi presenterar strukturell modellering i kapitel 6 eftersom vi föredrar att använda våra egna program. loz Det här är en bra tid att förklara. I ovanstående är hunden ett föremål som innehåller en massa saker (teknisk term). Om du skriver hund. Du kommer att se komponenterna, och om du skriver sammanfattning (hund) får du en liten sammanfattning av resultaten. En av hundens komponenter är time. series. som innehåller den resulterande serien (säsong, trend, återstod). För att se den här delen av objekthunden. du skriver dogtime. series (och du kommer se 3 serier, den sista innehåller rester). Och det är historien om. Du kommer att se fler exempel när vi går vidare. Och nu gör du ett problem från kapitel 2. Skulle passa regressionstiden (jj) betatime alfa 1 Q1 alfa 2 Q2 alfa 3 Q3 alfa 4 Q4 epsilon där Qi är en indikator för kvartalet i 1,2,3,4 . Undersök sedan noggrannt rester. Du kan se modellmatrisen (med dummyvariablerna) så här: Kontrollera nu vad som hände. Titta på en plot av observationerna och deras monterade värden: vilket visar att en plot av data med passformen överlagd inte är värt den cyberspace det tar upp. Men en plot av rester och ACF av rester är värt sin vikt i joules: Visa dessa rester vit. Ignorera 0-lag korrelationen, det är alltid 1. Tips: Svaret är NEJ. så regression ovan är nugatory. Så vad är lösningen Tyvärr, du måste ta klassen eftersom detta inte är en lektion i tidsserier. Jag varnade dig på toppen. Du måste vara försiktig när du återkryssar en tidsserie på fördröjda komponenter i en annan med hjälp av lm (). Det finns ett paket som heter dynlm som gör det enkelt att passa fördröjda regressioner, och jag diskuterar det direkt efter det här exemplet. Om du använder lm (). då är det som du behöver göra att knyta serien tillsammans med ts. intersect. Om du inte knyter samman serierna, kommer de inte att anpassas ordentligt. Heres ett exempel som regresserar veckovis kardiovaskulär dödlighet (cmort) på partikelförorening (del) till nuvärdet och fördröjt fyra veckor (ungefär en månad). Mer information om datauppsättningen finns i kapitel 2. Se till att astsa är laddad. Obs! Det var inte nödvändigt att byta namn på lag (del, -4) till del4. det är bara ett exempel på vad du kan göra. Ett alternativ till ovanstående är paketet dynlm som måste installeras, naturligtvis (som vi gjorde för astsa där uppe i början). När paketet är installerat kan du göra det föregående exemplet enligt följande: Tja, det är dags att simulera. Arbetshästen för ARIMA-simuleringar är arima. sim (). Här är några exempel, ingen produktion visas här så du själv. Använda astsa är det enkelt att passa en ARIMA-modell: Du kanske undrar skillnaden mellan AIC och AIC ovan. För att du måste läsa texten eller bara oroa dig inte för det eftersom det inte är värt att förstöra din dag att tänka på det. Och ja, de rester ser vit ut. Om du vill göra ARIMA prognoser, sarima. for ingår i astsa. Och nu för viss regression med autokorrelerade fel. Skulle passa modellen M t alpha betat gammaP t e t där M t och P t är mortality (cmort) och partiklar (del) serien och e t är autokorrelerat fel. Först, använd en OLS och kontrollera resterna: Montera nu modellen. Den resterande analysen (inte visad) ser perfekt ut. Heres en ARMAX modell, M t beta 0 phi 1 M t-1 phi 2 M t-2 beta 1 t beta 2 T t 1 beta 3 P t beta 4 P t-4 e t. där e t är möjligen autokorrelerad. Först försöker vi och ARMAX (p2, q0), titta på resterna och inse att det inte finns någon korrelation kvar, så var det gjort. Slutligen, en spektralanalys quicky: Det är allt för nu. Om du vill ha mer på tidsseriegrafik, se sidan Snabbfixering för grafik. Ramesh Raskar. Docent, MIT Media Lab Project Director (raskar (at) mit. edu) Moungi G. Bawendi. Professor, Kemiska institutionen, MIT Andreas Velten. Postdoktorand, MIT Media Lab (velten (at) mit. edu) Everett Lawson. MIT Media Lab Amy Fritz. MIT Media Lab Di Wu. MIT Media Lab och Tsinghua U. Matt Otoole. MIT Media Lab och U. of Toronto Diego Gutierrez. Universidad de Zaragoza Belen Masia. MIT Media Lab och Universidad de Zaragoza Elisa Amoros, Universidad de Zaragoza Vi har byggt en bildlösning som gör att vi kan visualisera ljusförökning. Den effektiva exponeringstiden för varje ram är två trillioner av en sekund och den resulterande visualiseringen avbildar ljusrörelsen med ungefär halv trillion bilder per sekund. Direkt inspelning av reflekterat eller spritt ljus vid en sådan bildhastighet med tillräcklig ljusstyrka är nästan omöjlig. Vi använder en indirekt stroboscopic metod som registrerar miljontals upprepade mätningar genom noggrann skanning i tid och synpunkter. Därefter omordnar vi data för att skapa en film med en nanosekund lång händelse. Enheten har utvecklats av MIT Media Lab8217s Camera Culture-grupp i samarbete med Bawendi Lab i Kemiska institutionen vid MIT. En laserpuls som håller mindre än en trilionde sekund används som en blixt och det ljus som återkommer från scenen samlas in av en kamera med en hastighet som motsvarar ungefär halv trillion bilder per sekund. På grund av mycket korta exponeringstider (ungefär två triljoner av en sekund) och ett snävt synfält på kameran fångas videon i flera minuter genom upprepad och periodisk provtagning. Den nya tekniken, som vi kallar Femto Photography. består av femtosekund laserbelysning, picosekund-noggranna detektorer och matematiska rekonstruktionstekniker. Vår ljuskälla är en Titanium Safirlaser som avger pulser med jämna mellanrum varje 13 nanosekunder. Dessa pulser belyser scenen och utlöser också vårt picosecond exakta streakrör som fångar ljuset som återvänt från scenen. Streakkameraet har ett rimligt synvinkel i horisontell riktning men mycket smal (ungefär lika med en avsökningslinje) i vertikal dimension. Vid varje inspelning kan vi bara spela in en 1D-film i det här snäva visningsfältet. I filmen registrerar vi ungefär 480 bildrutor och varje ram har en exponeringstid på ungefär 1,71 picosekund. Genom ett system av speglar orienterar vi kamerans syn mot olika delar av objektet och tar en film för varje vy. Vi upprätthåller en fast fördröjning mellan laserpulsen och vår filmstartstid. Slutligen använder vår algoritm denna infångade data för att komponera en enda 2D-film med ungefär 480 bildrutor vardera med en effektiv exponeringstid på 1,71 picosekunder. Utöver potentialen inom konstnärlig och pedagogisk visualisering innefattar applikationer industriell avbildning för att analysera fel och materialegenskaper, vetenskaplig bildbehandling för att förstå ultrasnabba processer och medicinsk bildbehandling för att rekonstruera underytaelement, dvs ultraljud med ljus. Dessutom tillåter fotonanalysanalysen nya former av beräkningsfotografi. t. ex. att göra och återlätta foton med hjälp av datorgrafik tekniker. Referenser A. Velten, R. Raskar, och M. Bawendi, Picosecond Camera för Time-of-Flight Imaging, i Imaging Systems Applications. OSA Technical Digest (CD) (Optical Society of America, 2011) Länk Långsam konst med trillionramar per sekund kamera, A Velten, E Lawson, A Bardagiy, M Bawendi, R Raskar, Siggraph 2011 Talk Link R Raskar och J Davis, 82205d tidsljustransportmatris: Vad kan vi motivera om scenegenskaper8221, juli 2007 Vanliga frågor Hur kan man ta ett foton av fotoner i rörelse med en biljon per sekund Vi använder en pico-sekundär noggrann detektor. Vi använder en speciell bildskärm som heter ett streckrör som beter sig som ett oscilloskop med motsvarande utlösare och avböjning av strålar. En ljuspuls kommer in i instrumentet genom en smal slits längs en riktning. Den avböjs därefter i vinkelrätt riktning så att foton som kommer först träffar detektorn i en annan position jämfört med foton som kommer senare. Den resulterande bilden bildar ett ljusstråle. Streakrör används ofta i kemi eller biologi för att observera objekt i milimeterstorlek men sällan för ledig bildbehandling. Kan du fånga några händelser med denna bildhastighet Vad är begränsningarna Vi kan INTE fånga godtyckliga händelser vid picosekundstidupplösning. Om händelsen inte kan repeteras, kommer det önskade signal-brusförhållandet (SNR) att göra det nästan omöjligt att fånga händelsen. Vi utnyttjar det enkla faktumet att fotonen statistiskt kommer att spåra samma väg i upprepade pulserande belysningar. Genom att noggrant synkronisera den pulserande belysningen med infångning av reflekterat ljus registrerar vi samma pixel vid samma exakta relativa tidslucka miljontals gånger för att ackumulera tillräcklig signal. Vår tidsupplösning är 1,71 picosecond och alltså aktivitet som spänner mindre än 0,5mm i storlek blir svår att spela in. Hur jämför det här med att fånga videoklipp av kulor på gång Omkring 50 år sedan skapade Doc Edgerton fantastiska bilder av snabba objekt som kulor. Vi följer i hans fotspår. Utöver den vetenskapliga utforskningen kan våra videoklipp inspirera konstnärliga och pedagogiska visualiseringar. Nyckeltekniken var då användningen av en mycket kort varaktighet för att frysa rörelsen. Ljus reser omkring en miljon gånger snabbare än kula. Att observera fotoner (ljuspartiklar) i rörelse kräver en helt annan inställning. Kula är inspelad i ett enda skott, dvs det är inte nödvändigt att avfyra en sekvens av kulor. Men för att observera fotoner måste vi skicka pulsen (ljuskula) miljontals gånger in i scenen. Vad är nytt om Femto-fotograferingsmetoden Modern bildteknik tar bilder och analyserar riktiga scener med 2D-kamerabilder. Dessa bilder motsvarar stadigt ljustransport och ignorerar fördröjningen i utbredning av ljus genom scenen. Varje ljusstråle tar en tydlig väg genom scenen som innehåller en mängd information som går förlorad när alla ljusstrålar summeras på den traditionella kamerapixeln. Ljuset färdas väldigt snabbt (1 fot i 1 nanosekund) och provtagningsbelysningen vid dessa tidsskalor ligger långt utöver de konventionella sensorns räckvidd (snabb videokameror har mikrosekreta exponeringar). Å andra sidan tar LiDAR - och Femtosekund avbildningstekniker, såsom optisk koherens-tomografi, som använder ultra-snabb sensing och laserbelysning, bara direkt ljuset (ballistiska fotoner) från scenen, men ignorerar det indirekt reflekterade ljuset. Vi kombinerar de senaste framstegen i ultrahurtig hårdvara och belysning med en rekonstruktionsteknik som avslöjar ovanlig information. Vilka är utmaningarna Snabba elektroniska sensorer har exponeringstid i nanosekunder eller hundratals picosekunder. För att fånga förökning av ljus i en bordplattform behöver vi sensorns hastigheter på cirka 1 ps eller en biljon per sekund. För att uppnå denna hastighet använder vi ett streckrör. Streak-kameran använder ett trick för att fånga ett ettdimensionellt synfält på nära en biljon per sekund i en enda strimma. För att få en komplett film av scenen sätter vi samman många av dessa strimma bilder. Den resulterande filmen är inte av en puls, men är i genomsnitt många pulser. Genom att noggrant synkronisera lasern och kameran måste vi se till att alla dessa pulser ser likadant ut. Hur kommer dessa komplicerade instrument att övergå från laboratoriet De ultrasnabila bildanordningarna idag är ganska skrymmande. Laserkällorna och höghastighetskamerorna passar på en liten optisk bänk och måste noggrant kalibreras för utlösning. Det finns dock parallell forskning i femtosekund solid state lasrar och de kommer att förenkla ljuskällan mycket. Dessutom visar framsteg i optisk kommunikation och optisk databehandling ett stort löfte för kompakta och snabba optiska sensorer. Ändå bygger vi på kort sikt applikationer där portabilitet inte är lika kritisk. Relaterat arbete P Sen, B Chen, G Garg, S Marschner, M Horowitz, M Levoy och H Lensch, 8220Dual photography8221, i ACM SIG. 821705 SM Seitz, Y Matsushita och KN Kutulakos, 8220A teorin om invers ljustransport8221, i ICCV 821705 SK Nayar, G Krishnan, M Grossberg och R Raskar, 8220Fastavskiljning av direkta och globala komponenter i en scen med högfrekvent belysning8221, i SIGGRAPH 821706 K Kutulakos och E Steger, 8220A teorin om refraktions - och spegelformad 3D-form genom ljusvägs triangulation8221, IJCV 821707. B. Atcheson, I. Ihrke, W. Heidrich, A. Tevs, D. Bradley, M. Magnor, H .-P. Seidel, Time-resolved 3D-infångning av icke-stationära gasflöden Siggraph Asia, 2008 Presentation, Video och News Stories Nyheter Täckning: New York Times. Speed of Light Lingers i ansiktet av New Camera MIT News. Trillion-frame-per-sekund video. Genom att använda optisk utrustning på ett helt oväntat sätt har MIT-forskare skapat ett bildsystem som gör att ljuset ser långsamt ut. BBC: MITs Light Tracking Camera Melanie Gonick, MIT News Tack Vi tackar hela Camera Culture-gruppen för sitt ohållbara stöd. Denna forskning stöds av forskningsbidrag från MIT Media Labs sponsorer, MIT Lincoln Labs och Army Research Office genom Institute for Soldier Nanotechnologies hos MIT. Ramesh Raskar stöds av en Alfred P. Sloan Research Fellowship 2009 och DARPA Young Faculty Award 2010. Nya projekt inom kamerakulturgrupp Välkommen till Babylon Floral Design, Denvers mest unika blomsterbutik, specialiserat på banbrytande blommönster och unika presentartiklar. Vi strävar efter att ge de mest utsökta arrangemangen och service för individer och händelser genom att förvandla tankar och känslor till blomkonst, med hjälp av färg, textur, form och stil att kommunicera. Glöm inte att bläddra i vårt galleri och blogg för att få en känsla av vad vi gör och besök sedan vår ordersida för vårt unika sätt att beställa blommor. Vi hand väljer våra blommor dagligen och bär ett stort sortiment av färska orkidéer och tropiska växter tillsammans med säsongsmässiga val. För speciella önskemål, ring dagen före och beställa vad du vill ha. Vi är glada att erbjuda hela leveransen och en förening med ett konsortium av böter, som erbjuder enastående blommönster för rikstäckande och internationell leverans. Om du vill göra ett köp och din faktureringsadress och / eller ditt kreditkort är utanför USA, vänligen ring affären för att beställa. Vi tillhandahåller säker online beställning 24 timmar om dygnet, men vi levererar inte på söndagar eller de flesta större helgdagar. Babylon Floral 1223 East 17th Ave. Denver, CO 303.830.6855
No comments:
Post a Comment