الانتقال من المتوسط - تجانس - matlab

يناقش هذا البرنامج التعليمي كيفية استخدام ماتلاب لمعالجة الصور. ويفترض بعض الألفة مع ماتلاب (يجب أن تعرف كيفية استخدام المصفوفات وكتابة ملف M). من المفيد أن يكون لديك أدوات معالجة الصور ماتلاب، ولكن لحسن الحظ، لا حاجة إلى صناديق الأدوات لمعظم العمليات. يشار إلى الأوامر التي تتطلب صورة مربع الأدوات مع صورة الأدوات. تمثيل الصورة هناك خمسة أنواع من الصور في ماتلاب. الرمادي. يتم تمثيل صورة الرمادي M بكسل طويل القامة و N بكسل واسعة كما مصفوفة من نوع البيانات مزدوج من حجم M N. تشير قيم العنصر (على سبيل المثال ميماج (m، n)) إلى شدة تدرج الرمادي البكسل في 0،1 مع 0black و 1 ويت. ترويكولور رغب. يتم تمثيل الصورة الحمراء والأخضر والأزرق (رغب) ترويكولور كما ثلاثي الأبعاد M N 3 مصفوفة مزدوجة. يحتوي كل بكسل على مكونات حمراء وأخضراء وزرقاء على طول البعد الثالث مع قيم في 0،1، على سبيل المثال، مكونات اللون من البكسل (m، n) هي ميماج (m، n، 1) الأحمر، ميماج (m، n، 2) الأخضر، ميماج (م، ن، 3) blue. Indexed. يتم تمثيل الصور المفهرسة (بالتيتد) مع مصفوفة فهرس الحجم M N و مصفوفة كولورماب من الحجم K 3. و كولورماب يحمل كل الألوان المستخدمة في الصورة ومصفوفة مؤشر يمثل بكسل عن طريق الإشارة إلى الألوان في كولورماب. على سبيل المثال، إذا كان اللون 22 هو أرجواني ميكولورماب (22، :) 1،0،1. ثم ميماج (م، ن) 22 هو اللون الأرجواني pixel. Binary. وتمثل الصورة الثنائية مصفوفة منطقية M N حيث تكون قيم البكسل 1 (ترو) أو 0 (فالس).uint8. يستخدم هذا النوع ذاكرة أقل وبعض العمليات حساب أسرع من مع أنواع مزدوجة. للبساطة، هذا البرنامج التعليمي لا يناقش uint8 أبعد من ذلك. وعادة ما يكون تدرج الرمادي هو الشكل المفضل لمعالجة الصور. في الحالات التي تتطلب اللون، يمكن تحليل صورة ملونة رغب والتعامل معها على أنها ثلاث صور تدرج الرمادي منفصلة. يجب تحويل الصور المفهرسة إلى تدرج الرمادي أو رغب لمعظم العمليات. وفيما يلي بعض التلاعب والتحويلات المشتركة. وهناك عدد قليل من الأوامر تتطلب إيماج تولبوكس ويشار إليها مع مجموعة أدوات الصور. قراءة وكتابة ملفات الصور يمكن ماتلاب قراءة وكتابة الصور مع أوامر إمرياد و إموريت. على الرغم من أن عددا عريضا من تنسيقات الملفات مدعومة، بعضها ليس كذلك. استخدام إمفورماتس لمعرفة ما يدعم التثبيت الخاص بك: عند قراءة الصور، وهناك مشكلة مؤسفة هو أن إمريد يقوم بإرجاع بيانات الصورة في uint8 نوع البيانات، والتي يجب تحويلها إلى مضاعفة و ريسكالد قبل الاستخدام. لذلك بدلا من استدعاء إمريد مباشرة، يمكنني استخدام وظيفة M - ملف التالية لقراءة وتحويل الصور: انقر بزر الماوس الأيمن وحفظ getimage. m لاستخدام هذا M - وظيفة. إذا الصورة baboon. png في الدليل الحالي (أو في مكان ما في مسار البحث ماتلاب)، يمكنك قراءتها مع ميماج جيتيماج (baboon. png). يمكنك أيضا استخدام مسارات جزئية، على سبيل المثال إذا كانت الصورة في غتيماجيس دليل لوت الحالي مع جيتيماج (imagesbaboon. png). لكتابة صورة الرمادي أو رغب، استخدم الحرص على أن ميماج هو مصفوفة مزدوجة مع العناصر في 0،1if تحجيم بشكل غير صحيح، الملف المحفوظ ربما يكون فارغا. عند كتابة ملفات الصور، أوصي بشدة باستخدام تنسيق ملف ينغ. هذا الشكل هو خيار موثوق بها لأنه هو ضياع، ويدعم ترويكولور رغب، ويضغط بشكل جيد جدا. استخدم أشكالا أخرى بحذر. العمليات الأساسية فيما يلي بعض العمليات الأساسية على صورة تدرج الرمادي u. يشار إلى الأوامر التي تتطلب صورة مربع الأدوات مع صورة الأدوات. (ملاحظة: بالنسبة إلى أي صفيف، فإن الصيغة u (:) تعني أونرول u في متجه عمود، على سبيل المثال، إذا ش 1،50،2، ثم u (:) هي 1052.) على سبيل المثال، يتم استخدام قوة إشارة الصورة في (سنر) ونسبة الإشارة إلى الضوضاء القصوى (بشنر). وبالنظر إلى صورة نظيفة أوكليان والصورة الضوضاء الملوثة ش، كن حذرا مع القاعدة. والسلوك هو المعيار (v) على ناقلات الخامس يحسب سرت (سوم (v.2)). ولكن القاعدة (A) على المصفوفة A يحسب المستحثة L 2 مصفوفة القاعدة، لذلك القاعدة (A) هو بالتأكيد ليس سرت (المجموع (A (:) 2)). ومع ذلك فإنه من الخطأ السهل استخدام القاعدة (A) حيث كان ينبغي أن يكون المعيار (A (:)). مرشحات الخطية الترشيح الخطي هو تقنية حجر الزاوية لمعالجة الإشارات. ولإعطاء عرض موجز، يكون المرشح الخطي عملية يتم فيها تقييم الدالة الخطية عند كل بكسل x m، n على البكسل وجيرانه لحساب قيمة بكسل جديدة y m، n. المرشح الخطي في بعدين له الشكل العام حيث x هو الإدخال، y هو الإخراج، و h هو الاستجابة النبضية للمرشح. خيارات مختلفة من h تؤدي إلى المرشحات التي على نحو سلس، شحذ، وكشف حواف، على سبيل المثال لا الحصر التطبيقات. ويشار إلى الجانب الأيمن من المعادلة المذكورة أعلاه بإيجاز على أنه h x ويسمى التفاف h و x. ترشيح المجال المكاني يتم تنفيذ الترشيح الخطي ثنائي الأبعاد في ماتلاب مع التحويلات 2. لسوء الحظ، يمكن للكونف 2 التعامل مع التصفية بالقرب من حدود الصورة بواسطة الحشو الصفر، مما يعني أن نتائج التصفية عادة تكون غير ملائمة للبكسل بالقرب من الحدود. للتغلب على هذا، يمكننا أن لوحة صورة الإدخال واستخدام الخيار صالح عند استدعاء Conv2. وظيفة M - التالية يفعل ذلك. انقر بزر الماوس الأيمن ثم حفظ conv2padded. m لاستخدام هذا M - وظيفة. وفيما يلي بعض الأمثلة: يقال إن المرشح 2D يكون قابلا للفصل إذا كان يمكن التعبير عنه باعتباره المنتج الخارجي لمرشحين 1D H1 و H2. وهذا هو، h h1 (:) h2 (:). فمن أسرع لتمرير h1 و h2 من h. كما هو مذكور أعلاه بالنسبة إلى نافذة المتوسط ​​المتحرك والفلتر الغوسي. في الواقع، مرشحات سوبيل هكس و هي هي أيضا سيباراتابلما هي H1 و H2 فورييه المجال تصفية المجال المكاني تصفية مع conv2 هو بسهولة عملية مكلفة كومبوتاريالي. بالنسبة لمرشاح K K على صورة M N، تكلف CON2 الإضافات والضرب O (منك 2) أو O (N 4) التي تفترض M N K. بالنسبة للمرشحات الكبيرة، فإن التصفية في نطاق فورييه أسرع حيث يتم تقليل التكلفة الحسابية إلى O (N 2 لوغ N). وباستخدام خاصية مضاعفة التلافيف لتحويل فورييه، يحسب الالتفاف بالتساوي بواسطة النتيجة المكافئة للإشارة 2 (x، h) باستثناء الحدود، حيث يستخدم الحساب أعلاه امتدادا دوريا للحدود. ويمكن أيضا القيام بالتصفية القائمة على فورييه مع تمديد الحدود المتماثلة من خلال عكس المدخلات في كل اتجاه: (ملاحظة: طريقة أكثر كفاءة هي التراكب ففت - إضافة تصفية. وتستخدم أدوات معالجة الإشارات التراكب ففت - إضافة في بعد واحد في ففتفيلت .) المرشحات غير الخطية المرشح غير الخطية هو عملية حيث كل بكسل يم تصفيتها، n هي وظيفة غير خطية من شم، n وجيرانها. هنا نناقش بإيجاز أنواع قليلة من المرشحات غير الخطية. ترتيب مرشحات إحصائية إذا كان لديك إيماج تولبوكس، يمكن إجراء فلاتر الإحصائية النظام مع ordfilt2 و medfilt2. يقوم عامل تصفية إحصائية للطلب بفرز قيم البكسل فوق الحي ويختار القيمة الأكبر k. الحد الأدنى، والمرشحات القصوى، ومتوسط ​​هي حالات خاصة. المرشحات المورفولوجية إذا كان لديك صورة أدوات، بومورف تنفذ العمليات المورفولوجية المختلفة على الصور الثنائية، مثل تآكل، تمدد، فتح، وثيقة، والهيكل العظمي. هناك أيضا الأوامر المتاحة للمورفولوجيا على الصور الرمادي: إيميرود. إمديلات و إمتوفات. من بين أمور أخرى. بناء الفلتر الخاص بك أحيانا نريد استخدام فلتر جديد لم ماتلاب. الرمز أدناه هو نموذج لتنفيذ الفلاتر. (ملاحظة: ادعاء مضلل متكرر هو أن الحلقات في ماتلاب بطيئة وينبغي تجنبها، وكان هذا صحيحا مرة واحدة، مرة أخرى في ماتلاب 5 وما قبلها، ولكن الحلقات في الإصدارات الحديثة سريعة بشكل معقول). على سبيل المثال، مرشح ألفا قلص المتوسط يتجاهل d 2 أدنى و d 2 أعلى القيم في الإطار، ويساوي القيم المتبقية (2 r 1) 2 d. الفلتر هو توازن بين مرشح وسيط ومرشح متوسط. ويمكن تطبيق المرشح المتوسط ​​ذي القيمة ألفا في القالب كمثال آخر، المرشح الثنائي هو الطريقة البسيطة (المخصصة) هي أن تأخذ فقط المتوسط ​​المرجح (قابل للضبط بواسطة ألفا) عند كل نقطة مع جيرانها: أو بعض الاختلافات منها . نعم، لتكون أكثر تطورا يمكنك فورييه تحويل البيانات الخاصة بك أولا، ثم قطع الترددات العالية. شيء مثل: هذا يخفض أعلى 20 ترددات. كن حذرا لقطع بها بشكل متناظر وإلا فإن تحويل معكوس لم يعد حقيقيا. تحتاج إلى اختيار بعناية تردد قطع للمستوى المناسب من التجانس. هذا هو نوع بسيط جدا من التصفية (تصفية مربع في مجال التردد)، حتى تتمكن من محاولة تخفيف بلطف ترددات عالية الترتيب إذا كان التشويه غير مقبول. أجاب 4 أكتوبر 09 في 09:16 ففت ليس فكرة سيئة، ولكن من المحتمل أن يفيض هنا. تشغيل أو تحريك المتوسطات تعطي نتائج سيئة عموما، وينبغي تجنب أي شيء إلى جانب الواجبات المنزلية المتأخرة (والضجيج الأبيض). إد استخدام تصفية سافيتسكي-غولاي (في ماتلاب سغولايفيلت (.)). هذا سوف تعطيك أفضل النتائج لما كنت تبحث عن - بعض التجانس المحلي مع الحفاظ على شكل curve. GEOS 585A، تطبيق سلسلة الوقت تحليل الهاتف: (520) 621-3457 الفاكس: (520) 621-8229 ساعات العمل الجمعة، 1: 00-6: 00 بيإم (يرجى إرسال بريد إلكتروني إلى الجدول الزمني للاجتماعات) وصف المساقات يتم تقديم أدوات التحليل في مجالات الوقت والتردد في سياق السلاسل الزمنية للعينة. يمكنني استخدام مجموعة بيانات من سلسلة زمنية عينة لتوضيح الطرق، وتغيير مجموعة البيانات في كل فصل دراسي وتقدم الدورة. هذا العام مجموعة البيانات عينة يأتي من مشروع جبهة الخلاص الوطني على التباين سنوباك في حوض نهر أمريكا في ولاية كاليفورنيا. وتشمل مجموعة البيانات هذه التسلسل الزمني للحلقات الشجرية، والمؤشرات المناخية، وسجلات تدفق المجاري المائية، والمسلسلات الزمنية لمكافئ ثلج الماء المقاسة في محطات الدورة الثلجية. سوف تجميع سلسلة الوقت الخاص بك لاستخدامها في الدورة. قد تكون هذه من مشروع البحث الخاص بك. العودة إلى أعلى الصفحة هذه دورة تمهيدية، مع التركيز على الجوانب العملية لتحليل السلاسل الزمنية. يتم عرض طرق هرمية - بدءا من المصطلحات والرسومات الاستكشافية، والانتقال إلى الإحصاءات الوصفية، وتنتهي مع إجراءات النمذجة الأساسية. وتشمل الموضوعات ديترندينغ، والتصفية، والنمذجة الانحدار الذاتي، والتحليل الطيفي والانحدار. يمكنك قضاء أول أسبوعين تثبيت ماتلاب على جهاز الكمبيوتر المحمول الخاص بك، والحصول على مقدمة أساسية لماتلاب، وتجميع مجموعة البيانات الخاصة بك من سلسلة زمنية للدورة. ثم يتم تغطية اثني عشر موضوعات، أو الدروس، كل تخصيص أسبوع، أو فترتين الدرجة. اثنا عشر تعيينات فئة جنبا إلى جنب مع الموضوعات. وتتكون الواجبات من تطبيق الأساليب من خلال تشغيل مخطوطات ماتلاب مكتوبة مسبقا (البرامج) على سلسلة الوقت الخاص بك وتفسير النتائج. بالطبع 3 وحدات دراسية للطلاب في الحرم الجامعي في جامعة أريزونا في توكسون، و 1 الائتمان للطلاب على الانترنت. أي سلسلة زمنية مع زيادة الوقت المستمر (على سبيل المثال اليوم والشهر والسنة) هو مرشح لاستخدامها في الدورة. ومن الأمثلة على ذلك قياسات هطول الأمطار اليومية، وتدفق التيار الكلي الموسمية، ودرجة حرارة الهواء المتوسط ​​في الصيف، والمؤشرات السنوية لنمو الأشجار، ومؤشرات درجة حرارة سطح البحر، والزيادة اليومية في ارتفاع الشجيرة. نتيجة لأخذ بالطبع، يجب عليك: فهم المفاهيم الأساسية سلسلة الوقت والمصطلحات تكون قادرة على تحديد الأساليب سلسلة زمنية مناسبة للأهداف تكون قادرة على تقييم نقدي الأدب العلمي تطبيق السلاسل الزمنية الأساليب المشمولة تحسنت فهم خصائص سلسلة الوقت من الخاص بك مجموعة البيانات الخاصة تكون قادرة على تلخيص بإيجاز نتائج تحليل السلاسل الزمنية في الكتابة المتطلبات الأساسية دورة إحصائية تمهيدية الوصول إلى جهاز كمبيوتر محمول قادر على وجود ماتلاب مثبتة عليه إذن من المدرب (الطلاب الجامعيين والطلاب عبر الإنترنت) متطلبات أخرى إذا كنت في جامعة أريزونا (وا) طالب في الحرم الجامعي في توكسون، لديك حق الوصول إلى ماتلاب وأدوات الأدوات المطلوبة من خلال ترخيص موقع وا كما لا البرمجيات التكلفة. لا خبرة سابقة مع ماتلاب مطلوب، وبرمجة الكمبيوتر ليست جزءا من الدورة. إذا كنت على الانترنت، وليس في الحرم الجامعي في وا، سوف تكون قادرة على اتخاذ الدورة في فصل الربيع 2017 الفصل الدراسي باعتباره إكورس. يجب التأكد من أن لديك حق الوصول إلى ماتلاب وأدوات الأدوات المطلوبة (انظر أدناه) في موقعك. الوصول إلى الإنترنت. لا يوجد تبادل الورق في الدورة. يتم تبادل الملاحظات والتعيينات إلكترونيا وإكمال يتم تقديم التخصيصات إلكترونيا من خلال نظام جامعة أريزونا Desire2Learn (D2L). ماتلاب الإصدار. تحديث البرامج النصية والوظائف الآن ومن ثم استخدام الإصدار الحالي ترخيص الموقع من ماتلاب، والتحديثات قد تستخدم ميزات ماتلاب غير متوفرة في الإصدارات السابقة ماتلاب. لعام 2017، أنا باستخدام ماتلاب الإصدار 9.1.0.441655 (R2016b). إذا كنت تستخدم إصدار سابق، تأكد من أنه ماتلاب الإصدار 2007b أو أعلى. بالإضافة إلى حزمة ماتلاب الرئيسية، يتم استخدام أربع مجموعات أدوات: الإحصائيات ومعالجة الإشارات وتحديد النظام وإما سبلين (إصدار ماتلاب 2010a أو إصدار سابق) أو تركيب المنحنى (إصدار ماتلاب 2010b أو أحدث) توفر الدورة في فصل الربيع كل سنة أخرى (2015، 2017، وما إلى ذلك). وهو مفتوح لطلاب الدراسات العليا ويمكن أيضا أن تؤخذ من قبل كبار السن الجامعيين بإذن من المدرب. يتم تسجيل الطلاب المسجلين في وا 18 في فصل الربيع 2017. كما تم استيعاب عدد قليل من الطلاب على الانترنت عادة من خلال تقديم الدورة بطرق مختلفة. الطريق الآن هو مكان إكورس المذكورة أعلاه. العودة إلى أعلى الصفحة مخطط الدورة (الدروس) يسمح الجدول عادة حوالي أسبوعين لجمع البيانات والتعرف على ماتلاب. ثم يتم تخصيص أسبوع واحد (اثنان من الفصول الدراسية) لكل من الدروس أو الموضوعات ال 12. تجتمع الطبقة يومي الثلاثاء والخميس. يتم عرض موضوع جديد يوم الثلاثاء، ويستمر يوم الخميس التالي. تنتهي فئة الخميس بتعيين وعرض توضيحي لتشغيل النص البرمجي على بيانات نموذجي. ومن المقرر أن تكون مهمة (يجب أن يتم تحميلها من قبل لك إلى D2L) قبل الصف يوم الثلاثاء التالي. وتستخدم ال 12 ساعة الأولى من تلك الدرجة من أيام الثلاثاء في التقييم الذاتي الموجه ودرجات التخصيص وتحميل المهام المقدرة (متدرجة) إلى D2L. يتم استخدام 45 دقيقة المتبقية لتقديم الموضوع التالي. يجب إحضار الكمبيوتر المحمول إلى الفصل في أيام الثلاثاء. يتم سرد الدروس 12 أو الموضوعات التي تغطيها الدورة في مخطط الصف. ومن المتوقع أن يتبع الطلاب على الانترنت نفس الجدول الزمني لتقديم التعيينات كما الطلاب المقيمين، ولكن لا يمكن الوصول إلى المحاضرات. لا يتم تقييم المهام المقدمة من الطلاب على الانترنت الذاتي، ولكن متدرجة من قبلي. يجب أن يكون الطلاب على الانترنت الوصول إلى D2L لتقديم المهام. ربيع 2017 الفصل الدراسي. تجتمع الفئة مرتين في الأسبوع لمدة 75 دقيقة، 9: 00-10: 15 صباحا ت، في غرفة 424 (غرفة الاجتماعات) من براينت بانيستر شجرة البناء الدائري (بناء 45B). اليوم الأول من الصف هو 12 يناير (الخميس). آخر يوم من الفصل هو 2 مايو (الثلاثاء). لا توجد فئة خلال أسبوع عطلة الربيع (11-11 مارس). يمكنك تحليل البيانات من اختيارك في مهام فئة. كما جاء في نظرة عامة بالطبع. هناك الكثير من المرونة في اختيار السلاسل الزمنية. وسوف جعل كتالوج من سلسلة زمنية مناسبة المتاحة، ولكن من الأفضل أن تركز الدورة على مجموعة البيانات الخاصة بك. تتضمن المهمة الأولى تشغيل برنامج نصي يقوم بتخزين البيانات والبيانات الوصفية التي قمت بتجميعها في ملف حصيرة، تنسيق ماتلاب الأصلي. وتستخلص المهام اللاحقة البيانات من ملف حصيرة تحليل السلاسل الزمنية. التعيينات يتم تناول المواضيع 12 بالتتابع خلال الفصل الدراسي، والذي يغطي حوالي 15 أسبوعا. حول الأسبوعين الأولين (4-5 اجتماعات الصف) وتستخدم لبعض المواد التمهيدية، واتخاذ قرار بشأن وجمع سلسلة الوقت الخاص بك، وإعداد ماتلاب على جهاز الكمبيوتر المحمول الخاص بك. كل أسبوع بعد ذلك مكرس لأحد المواضيع 12 دورة. وتتكون كل مهمة من قراءة فصل من الملاحظات، تشغيل برنامج نصي ماتلاب المرتبط الذي يطبق أساليب مختارة من تحليل السلاسل الزمنية للبيانات الخاصة بك، وكتابة تفسيرك للنتائج. المهام تتطلب فهم الموضوعات المحاضرة وكذلك القدرة على استخدام الكمبيوتر والبرمجيات. يمكنك إرسال المهام عن طريق تحميلها إلى D2L قبل فئة الثلاثاء عندما يتم عرض الموضوع التالي. وتستخدم ساعة النصف الأول من تلك الدرجة يوم الثلاثاء للتقييم الذاتي الموجه للمهمة، بما في ذلك تحميل ملفات بدف ذاتية التدرج إلى D2L. أتحقق من واحد أو أكثر من التعيينات الذاتي متدرج كل أسبوع (عن طريق اختيار عشوائي)، ويمكن تغيير الصف. لمعرفة كيفية الوصول إلى المهام، انقر فوق ملفات التعيين. تتكون القراءات من ملاحظات الطبقة. هناك اثني عشر مجموعات من ملفات. pdf الملاحظات. واحد لكل من المواضيع بالطبع. يمكن الوصول إلى ملفات بدف هذه عبر الويب. ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات حول مختلف الموضوعات التي تغطيها الدورة من خلال المراجع المدرجة في نهاية كل فصل من الملاحظات الطبقة. وتستند الدرجات كليا على الأداء في المهام، كل منها يستحق 10 نقطة. لا توجد امتحانات. مجموع عدد النقاط المحتملة للموضوعات 12 هو 12 × 10 120. درجة A المطلوبة 90-100 في المئة من النقاط المحتملة. تتطلب درجة B من 80-90٪. درجة C تتطلب 70-80 في المئة، وهكذا دواليك. يتم تعيين الدرجات عن طريق التقييم الذاتي يسترشد في عنوان المقدمة في الصف. وينبغي وضع علامة على عدد النقاط المكتسبة في أعلى كل مهمة متدرجة. وينبغي أن يتضمن ترميز التخصيص الخاص بك شرحا لأي عمليات هبوط مرجعية بالرجوع إلى نقطة حاشية موضحة في الصف (مثلا -0.5، يشير rp3 إلى خصم -0.5 بسبب خطأ يتعلق بالنقطة الحلقية 3) وستكون التخصيصات، المعطاة في الصف يوم الخميس، يكون مستحقا (تحميلها إلى D2L من قبلك) قبل بداية الصف الثلاثاء التالي. وستخصص ساعة النصف الأول من فترة اجتماع الثلاثاء لتقديم عرض الدرجات والتقييم الذاتي للمهام المنجزة وتحميل المهام ذات التصنيف الذاتي إلى D2L. هذا الجدول الزمني يمنحك 4 أيام لإكمال وتحميل المهمة إلى D2L قبل 9:00 صباحا الثلاثاء. D2L بتتبع الوقت الذي تم تحميل المهمة، ويتم تقييم أي عقوبة طالما يتم تحميلها قبل 9:00 صباحا يوم الثلاثاء من تاريخ الاستحقاق. إذا كان لديك بعض الحاجة المجدولة إلى أن تكون بعيدا عن الفصل (مثل حضور المؤتمر)، فأنت مسؤول عن تحميل المهمة قبل الساعة 9:00 صباحا يوم الثلاثاء ومن المقرر، وتحميل النسخة ذاتي التدرج بحلول الساعة 10:15 صباحا نفس اليوم. وبعبارة أخرى، فإن الجدول الزمني هو نفسه بالنسبة للطلاب الذين هم في الصف. إذا ظهرت حالة طوارئ (على سبيل المثال تحصل على الإنفلونزا) ولا تستطيع القيام بالمهمة أو التقييم في الموعد المحدد، يرجى إرسال رسالة إلكترونية إلينا وسنصل إلى بعض أماكن الإقامة. وبخلاف ذلك، سيتم تقييم عقوبة قدرها 5 نقاط (نصف مجموع النقاط المتاحة للممارسة). مقدمة لسلسلة زمنية تنظيم البيانات للتحليل يتم تعريف سلسلة زمنية على نطاق واسع على أنه أي سلسلة من القياسات التي اتخذت في أوقات مختلفة. بعض الفئات الوصفية الأساسية من السلاسل الزمنية هي 1) طويلة مقابل قصيرة، 2) حتى خطوة الوقت مقابل متفاوتة خطوة الوقت، 3) منفصلة مقابل مستمرة، 4) الدوري مقابل أبيريوديك، 5) ثابتة مقابل غير ثابتة، و 6) متغير المتغير مقابل متعددة المتغيرات . يجب النظر في هذه الخصائص وكذلك التداخل الزمني لسلاسل متعددة في اختيار مجموعة بيانات للتحليل في هذه الدورة. سوف تحليل سلسلة الوقت الخاص بك في الدورة. الخطوات الأولى هي تحديد تلك السلسلة وتخزينها في هياكل في ملف حصيرة. التوحيد في التخزين في البداية هو مناسب لهذه الفئة بحيث يمكن أن تركز الاهتمام بعد ذلك على فهم أساليب سلسلة الوقت بدلا من تصحيح كود الكمبيوتر إلى استعداد البيانات للتحليل. هيكل هو متغير ماتلاب مماثلة لقاعدة بيانات في أن يتم الوصول إلى محتويات من قبل المصممين مجال النص. يمكن للهيكل تخزين البيانات من أشكال مختلفة. على سبيل المثال، قد يكون حقل واحد مصفوفة سلسلة زمنية رقمية، قد يكون نص آخر يصف مصدر البيانات، وما إلى ذلك. في التخصيص الأول سوف تقوم بتشغيل برنامج نصي ماتلاب يقرأ سلسلة الوقت والبيانات الوصفية من ملفات النص أسي التي تقوم بإعدادها مسبقا و تخزين البيانات في هياكل ماتلاب في ملف حصيرة واحدة. في التخصيصات اللاحقة سيتم تطبيق أساليب التسلسل الزمني للبيانات عن طريق تشغيل البرامج النصية ماتلاب والوظائف التي تقوم بتحميل ملف حصيرة وتعمل على تلك الهياكل. حدد نموذج البيانات لاستخدامها في التعيينات أثناء الدورة اقرأ: (1) Notes1.pdf، (2) الشروع في العمل، يمكن الوصول إليها من قائمة المساعدة ماتلاب الجواب: تشغيل البرنامج النصي geosa1.m والإجابة على الأسئلة المدرجة في الملف في a1.pdf كيفية التمييز بين الفئات من السلاسل الزمنية كيفية بدء وإنهاء ماتلاب كيفية إدخال أوامر ماتلاب في موجه الأوامر كيفية إنشاء أرقام في إطار الشكل كيفية تصدير الأرقام إلى معالج كلمة الفرق بين البرامج النصية ماتلاب وظائف كيفية تشغيل البرامج النصية والوظائف و شكل متغير هيكل ماتلاب كيفية تطبيق البرنامج geosa1.m للحصول على مجموعة من السلاسل الزمنية والبيانات الوصفية في هياكل ماتلاب يوضح توزيع الاحتمالات لسلسلة زمنية احتمال أن تقع الملاحظة في نطاق محدد من القيم. ويمكن التوصل إلى توزيع الاحتمال التجريبي لسلاسل زمنية عن طريق فرز وترتيب قيم السلسلة. وتعتبر الكميات والمعدلات المئوية إحصاءات مفيدة يمكن أن تؤخذ مباشرة من التوزيع الاحتمالي التجريبي. تفترض العديد من الاختبارات الإحصائية البارامترية أن السلاسل الزمنية هي عينة من مجموعة سكانية ذات توزيع احتمالي معين للسكان. وكثيرا ما يفترض أن يكون السكان طبيعيين. ويعرض هذا الفصل بعض التعاريف الأساسية والإحصاءات والمؤامرات المتعلقة بتوزيع الاحتمالات. وبالإضافة إلى ذلك، يتم تقديم اختبار (اختبار ليليفورس) لاختبار ما إذا كانت العينة تأتي من التوزيع العادي مع متوسط ​​غير محدد والتباين. الجواب: تشغيل البرنامج النصي geosa2.m والإجابة على الأسئلة المدرجة في الملف في a2.pdf تعريفات المصطلحات: سلسلة زمنية، ومحطة، وكثافة الاحتمال، وظيفة ديستريبيتيون، كوانتي، انتشار، والموقع، يعني، الانحراف المعياري، والانحراف كيفية تفسير الرسم الأكثر قيمة في تحليل السلاسل الزمنية - مؤامرة سلسلة زمنية كيفية تفسير مؤامرة مربع، الرسم البياني واحتمال الاحتمال الطبيعي معلمات وشكل التوزيع الطبيعي ليليفورس اختبار للوضع الطبيعي: الوصف الرسومي، والافتراضات، والفرضيات الفارغة والافتراضية تحذير على تفسير مستويات دلالة من الاختبارات الإحصائية عند السلاسل الزمنية غير العشوائية في الوقت المناسب كيفية تطبيق geosa2.m للتحقق من خصائص التوزيع لسلسلة زمنية واختبار السلسلة من أجل الحياة الطبيعية يشير الارتباط الذاتي إلى ارتباط سلسلة زمنية بقيمها السابقة والمستقبلية. ويسمى الارتباط الذاتي أحيانا ارتباطا مترابطا أو ارتباطا مسلسليا. الذي يشير إلى الارتباط بين أعضاء سلسلة من الأرقام مرتبة في الوقت المناسب. ويمكن اعتبار الارتباط الذاتي الإيجابي شكلا محددا من أشكال الثبات. وهو ميل إلى أن يبقى النظام في نفس الحالة من ملاحظة إلى أخرى. على سبيل المثال، احتمال الغد يكون ممطر أكبر إذا اليوم ممطر مما إذا كان اليوم جافة. وغالبا ما ترتبط سلاسل الوقت الجيوفيزيائية بسبب القصور الذاتي أو عمليات نقل في النظام المادي. فعلى سبيل المثال، فإن نظم الضغط المنخفض المتغيرة والمتحركة ببطء في الغلاف الجوي قد تضفي استمرارا على هطول الأمطار اليومي. أو قد يؤدي التصريف البطيء لاحتياطيات المياه الجوفية إلى ربط الترابط بالتدفقات السنوية المتتالية للنهر. أو قد تؤدي عمليات التمثيل الضوئي المخزنة إلى ربط الارتباط بالقيم السنوية المتعاقبة لمؤشرات الحلقات الشجرية. ويؤدي الترابط الذاتي إلى تعقيد تطبيق الاختبارات الإحصائية عن طريق تقليل عدد الملاحظات المستقلة. ويمكن أن يؤدي الارتباط الذاتي أيضا إلى تعقيد تحديد التباين أو الترابط الكبير بين السلاسل الزمنية (مثل هطول الأمطار مع سلسلة من حلقات الأشجار). ويمكن استغلال الترابط الذاتي للتنبؤات: يمكن التنبؤ بسلسلة زمنية ذاتية الارتباط، احتمالية، لأن القيم المستقبلية تعتمد على القيم الحالية والسابقة. وهناك ثلاث أدوات لتقييم الترابط الذاتي لسلسلة زمنية هي (1) مؤامرة التسلسل الزمني، (2) مبعثر الانتثار المتأخر، و (3) دالة الترابط الذاتي. الجواب: تشغيل البرنامج النصي geosa3.m والإجابة على الأسئلة المدرجة في الملف في a3.pdf التعريفات: الارتباط الذاتي، والمثابرة، والارتباط التسلسلي، وظيفة الارتباط الذاتي (أكف)، وظيفة أوتوكوفاريانس (أكف)، حجم عينة فعالة كيفية التعرف على الارتباط الذاتي في السلاسل الزمنية مؤامرة كيفية استخدام سكاتيربلوتس متخلفة لتقييم الارتباط الذاتي كيفية تفسير أسف تآمر كيفية ضبط حجم العينة للعلاقة الذاتية التعريف الرياضي لوظيفة الارتباط الذاتي الشروط التي تؤثر على عرض الفرقة الثقة المحسوبة من أكف الفرق بين واحد من جانب واثنين من جانب واحد. كيفية استخدام geos3.m لدراسة الترابط الذاتي لسلسلة زمنية طيف السلاسل الزمنية هو توزيع التباين في السلسلة كدالة للتردد. والهدف من التحليل الطيفي هو تقدير ودراسة الطيف. الطيف يحتوي على أي معلومات جديدة تتجاوز ذلك في وظيفة أوتوكوفاريانس (أكف)، وفي الواقع الطيف يمكن حسابيا من خلال تحويل أكف. ولكن الطيف و أسف يقدمان المعلومات عن تباين السلاسل الزمنية من وجهات النظر التكميلية. وتلخص أكف المعلومات في المجال الزمني والطيف في مجال التردد. الإجابة: تشغيل البرنامج النصي geosa4.m والإجابة على الأسئلة المدرجة في الملف في a4.pdf التعريفات: التردد، الفترة، الطول الموجي، الطيف، تردد نيكويست، ترددات فورييه، عرض النطاق الترددي أسباب تحليل الطيف كيفية تفسير الطيف المرسوم من حيث التوزيع التباين الفرق بين الطيف والطيف المعياري تعريف نافذة التأخر المستخدمة في تقدير الطيف بواسطة طريقة بلاكمان-توكي كيف يؤثر اختيار نافذة التأخر على عرض النطاق والتباين للطيف المقدر كيفية تحديد طيف ضوضاء أبيض وطيف الانحدار الذاتي كيفية رسم بعض الأشكال الطيفية النموذجية: الضوضاء البيضاء، الانحدار الذاتي، شبه الدورية، التردد المنخفض، وارتفاع وتيرة كيفية تطبيق geosa4.m لتحليل الطيف من سلسلة زمنية من قبل طريقة بلاكمان-توكي الانحدار الذاتي تتحرك متوسط ​​النمذجة (أرما) نماذج الانحدار الذاتي الانتحاري (أرما) هي نماذج رياضية للاستمرارية أو الترابط الذاتي في سلسلة زمنية. وتستخدم نماذج أرما على نطاق واسع في علم الهيدرولوجيا، وعلم الديناصور، الاقتصاد القياسي، وغيرها من المجالات. هناك عدة أسباب محتملة لتركيب نماذج أرما للبيانات. النمذجة يمكن أن تسهم في فهم النظام المادي من خلال الكشف عن شيء عن العملية المادية التي تبني الثبات في السلسلة. فعلى سبيل المثال، يمكن أن يظهر نموذج بسيط للتوازن المائي المادي يتكون من شروط مدخلات الهطول والتبخر والتسلل وتخزين المياه الجوفية ليؤدي إلى سلسلة تدفق تدفق تتبع نموذجا معينا من نموذج أرما. ويمكن أيضا أن تستخدم نماذج أرما للتنبؤ بسلوك سلسلة زمنية من القيم السابقة وحدها. ويمكن استخدام هذا التنبؤ كخط أساس لتقييم الأهمية المحتملة للمتغيرات الأخرى على النظام. وتستخدم نماذج أرما على نطاق واسع للتنبؤ السلاسل الزمنية الاقتصادية والصناعية. ويمكن أيضا استخدام نماذج أرما لإزالة الثبات. في علم الأحياء، على سبيل المثال، يتم تطبيق النمذجة أرما بشكل روتيني لتوليد التسلسل الزمني المتبقية سلسلة زمنية من مؤشر حلقة العرض مع عدم الاعتماد على القيم السابقة. وتهدف هذه العملية، التي يطلق عليها بريويتينينغ، لإزالة الثبات ذات الصلة بيولوجيا من سلسلة بحيث البقايا قد تكون أكثر ملاءمة لدراسة تأثير المناخ وغيرها من العوامل البيئية الخارجية على نمو الشجرة. الإجابة: تشغيل البرنامج النصي geosa5.m والإجابة على الأسئلة المدرجة في الملف في a5.pdf الشكل الوظيفي لأبسط نماذج أر و أرما لماذا يشار إلى هذه النماذج باسم الانحدار الذاتي أو المتوسط ​​المتحرك الخطوات الثلاث في نمذجة أرما إن الأنماط التشخيصية لل الترابط الذاتي ووظائف الترابط الذاتي الجزئي لسلسلة زمنية أر (1) تعريف خطأ التنبؤ النهائي (فبي) وكيفية استخدام فبي لتحديد أفضل نموذج أرما تعريف إحصائية بورتمانتيو وكيف يمكن أن تكون أكف من البقايا تستخدم لتقييم ما إذا كان نموذج أرما نموذجا فعالا استمرار في سلسلة كيف يتم تطبيق مبدأ بارسيموني في النمذجة أرما تعريف بريوينتينغ كيف يؤثر بريويتينينغ (1) ظهور سلسلة زمنية، و (2) الطيف من سلسلة زمنية كيفية تطبيق geosa5.m ل أرما نموذج سلسلة زمنية التحليل الطيفي - تمهيد طريقة بيريوديغرام هناك العديد من الطرق المتاحة لتقدير الطيف من سلسلة زمنية. في الدرس 4 نظرنا إلى طريقة بلاكمان-توكي، التي تقوم على تحويل فورييه من ممهدة، وظيفة أوتوكوفاريانس مقطوعة. طريقة بيريوديغرام ممهدة التحايل على التحول من حزب العدالة والتنمية عن طريق تحويل فورييه المباشر من السلاسل الزمنية وحساب الفترة الزمنية الخام، وهي وظيفة أدخلت لأول مرة في 1800s لدراسة السلاسل الزمنية. يتم تمهيد الفاصل الزمني الخام من خلال تطبيق مجموعات أو فترات مرشاح واحد أو أكثر لإنتاج الطيف المقدر. يتم التحكم في نعومة، قرار وتفاوت التقديرات الطيفية عن طريق اختيار المرشحات. وتؤدي عملية تمهيد أكثر وضوحا للخط الفاصل الخام إلى وجود طيف متغير بسلاسة متفاوتة، أو استمرارية خالية، يمكن اختبار القمم الطيفية لها من أجل دلالة. وهذا النهج بديل عن تحديد شكل وظيفي للاستمرارية الفارغة (مثل طيف أر). الجواب: تشغيل البرنامج النصي geosa6.m والإجابة على الأسئلة المدرجة في الملف في a6.pdf تعريفات: فايلوغرام الخام، مرشح دانيل، فترة من تصفية، نول استمرارية نعومة والاستقرار ودقة من مستدق الطيف، والحشو، والتسرب الخطوات الرئيسية الأربع في تقدير الطيف بواسطة الفاصل الزمني المسطح كيف يؤثر تأثير اختيار المرشح على نعومة واستقرار وحل الطيف كيف تستعمل السلسلة الباطلة في اختبار أهمية الذروات الطيفية كيفية تطبيق geosa6.m لتقدير طيف الوقت سلسلة من خلال طريقة بيريوديوغرام ممهدة واختبار دورية في تردد محدد الاتجاه في سلسلة زمنية هو التغيير التدريجي البطيء في بعض الممتلكات من سلسلة على مدى الفاصل الزمني بأكمله قيد التحقيق. ويعرف الاتجاه أحيانا بشكل فضفاض على أنه تغيير طويل الأجل في المتوسط ​​(الشكل 7.1)، ولكن يمكن أن يشير أيضا إلى التغير في الخصائص الإحصائية الأخرى. على سبيل المثال، سلسلة حلقات الأشجار من عرض الحلقة المقاسة غالبا ما يكون لها اتجاه في التباين وكذلك متوسط ​​(الشكل 7.2). في تحليل السلاسل الزمنية التقليدية، تم تحليل سلسلة زمنية في اتجاه، مكونات موسمية أو دورية، والتقلبات غير النظامية، ودراسة أجزاء مختلفة على حدة. وكثيرا ما تعالج تقنيات التحليل الحديثة هذه السلسلة دون تحلل روتيني، ولكن لا يزال هناك حاجة إلى دراسة منفصلة للاتجاه. ديترندينغ هو العملية الإحصائية أو الرياضية لإزالة الاتجاه من سلسلة. وكثيرا ما يطبق التجريد لإزالة ميزة يعتقد أنها تشوه أو تحجب العلاقات ذات الاهتمام. ففي علم المناخ، على سبيل المثال، قد يحجب اتجاه درجة الحرارة بسبب الاحترار الحضري علاقة بين الغيوم ودرجة حرارة الهواء. كما يتم استخدام التجزيء أحيانا كخطوة معالجة أولية لإعداد السلاسل الزمنية للتحليل بالطرق التي تفترض الاستبانة. هناك العديد من الطرق البديلة المتاحة للتفكيك. يمكن إزالة الاتجاه الخطي البسيط في الوسط بطرح خط مستقيم على الأقل مربعات. وقد تتطلب الاتجاهات الأكثر تعقيدا إجراءات مختلفة. على سبيل المثال، يتم استخدام خليط التمهيد مكعب عادة في علم الأوعية الدموية لتناسب وإزالة الاتجاه عصابة العرض التي قد لا تكون خطية، أو لا حتى رتابة زيادة أو تناقص مع مرور الوقت. في دراسة وإزالة الاتجاه، من المهم أن نفهم تأثير ديترندينغ على الخصائص الطيفية من السلاسل الزمنية. ويمكن تلخيص هذا التأثير من خلال استجابة التردد للدالة ديترندينغ. الجواب: تشغيل البرنامج النصي geosa7.m والإجابة على الأسئلة المدرجة في الملف في a7.pdf تعاريف: استجابة التردد، سبلين، مكعب تجانس مكعب إيجابيات وسلبيات نسبة مقابل الفرق ديفرندينغ تفسير المصطلحات في معادلة المعلمة سبلين كيفية اختيار سبلين بشكل تفاعلي من استجابة التردد المطلوبة كيف يتأثر الطيف بتباعد كيفية قياس أهمية مكون الاتجاه في سلسلة زمنية كيفية تطبيق geosa7.m لاختيار تفاعلي دترندينغ وظيفة سبرليند و ديتريند سلسلة زمنية الطيف المقدر من وقت السلسلة يعطي توزيع التباين كدالة للتردد. وتبعا للغرض من التحليل، قد تكون بعض الترددات ذات فائدة أكبر من غيرها، وقد يكون من المفيد تقليل اتساع التغيرات في الترددات الأخرى عن طريق ترشيحها إحصائيا قبل عرض السلسلة وتحليلها. على سبيل المثال، قد تكون التغيرات العالية التردد (من سنة إلى أخرى) في سجل التفريغ المقاس لمستجمعات المياه غير مهمة نسبيا لإمدادات المياه في حوض يحتوي على خزانات كبيرة يمكنها تخزين عدة سنوات من الجريان السنوي المتوسط. وفي الحالات التي تكون فيها الاختلافات ذات التردد المنخفض ذات أهمية رئيسية، من المستصوب تسهيل سجل التصريف من أجل القضاء على التقلبات القصيرة المدة أو تقليلها قبل استخدام سجل التصريف لدراسة أهمية التغيرات المناخية في إمدادات المياه. والتلميع هو شكل من أشكال التصفية التي تنتج سلسلة زمنية يتم فيها تقليل أهمية المكونات الطيفية عند الترددات العالية. ويدعو المهندسون الكهربائيون هذا النوع من الفلتر إلى مرشح تمرير منخفض، لأن الاختلافات ذات التردد المنخفض يسمح لها بالمرور عبر الفلتر. وفي مرشح تمرير منخفض، تتأثر موجات التردد المنخفض (فترة طويلة) بالكاد بالتنعيم. ومن الممكن أيضا تصفية سلسلة بحيث يتم تقليل الاختلافات التردد المنخفض والاختلافات عالية التردد لم تتأثر. يسمى هذا النوع من الفلتر مرشح تمريرة عالية. إن التشتيت هو شكل من أشكال الترشيح العالي التمرير: يتتبع خط الاتجاه المجهز أدنى ترددات، كما أن بقايا خط الاتجاه قد أزيلت تلك الترددات المنخفضة. وهناك نوع ثالث من التصفية، يسمى الترشيح باند-باس، ويقلل أو يصف الترددات العالية والمنخفضة، ويترك بعض نطاقات التردد المتوسطة غير متأثرة نسبيا. في هذا الدرس، نحن نغطي عدة طرق لتلطيف، أو تمرير منخفض الترشيح. وقد ناقشنا بالفعل كيف يمكن أن يكون خط التمرير المكعب مفيدا لهذا الغرض. يتم مناقشة أربعة أنواع أخرى من المرشحات هنا: 1) المتوسط ​​المتحرك البسيط، 2) ذو الحدين، 3) الغوسية، و 4) النوافذ (طريقة هامنج). الاعتبارات في اختيار نوع من مرشح تمريرة منخفضة هي استجابة التردد المطلوب ومدى، أو عرض، من المرشح. الجواب: تشغيل البرنامج النصي geosa8.m والإجابة على الأسئلة المدرجة في الملف في a8.pdf تعريفات: مرشح، وأوزان التصفية، وفترة مرشح، مرشح تمريرة منخفضة، مرشح تمريرة عالية، باند تمرير استجابة تردد فلتر مرشح كيف الغاوس يرتبط فلتر لتوزيع غاوس كيفية بناء مرشح ثنائي الحدين بسيط يدويا (بدون الكمبيوتر) كيفية وصف وظيفة استجابة التردد من حيث نظام مع المدخلات والمخرجات جيبية كيفية تطبيق geosa8.m لتصميم تفاعلي غاوس، ذات الحدين أو عامل تصفية هامينغ-ويندو لوباس لسلسلة زمنية معامل ارتباط بيرسون-برودوكت اللحظي هو على الأرجح الإحصائية الأكثر استخداما على نطاق واسع لتلخيص العلاقة بين متغيرين. إن الدلالات الإحصائية ومحاذير تفسير معامل الارتباط كما هو مطبق على السلاسل الزمنية هي موضوعات هذا الدرس. وفي إطار بعض الافتراضات، تعتمد الدلالة الإحصائية لمعامل الارتباط على مجرد حجم العينة، الذي يعرف بأنه عدد الملاحظات المستقلة. إذا كانت السلاسل الزمنية ذات علاقة ذاتية، يجب استخدام حجم عينة فعال، أقل من حجم العينة الفعلي، عند تقييم الأهمية. ويمكن أن تؤدي العلاقات العابرة أو الزائفة إلى ارتباط كبير لبعض الفترات وليس للآخرين. ويمكن النظر في الاختلاف الزمني لقوة الارتباط الخطي مع قطع من الارتباط المحسوب لنافذة منزلقة. ولكن إذا تم تقييم العديد من معاملات الارتباط في وقت واحد، ينبغي تعديل فترات الثقة (تعديل بونفيروني) للتعويض عن زيادة احتمال مراقبة بعض الارتباطات العالية في حالة عدم وجود علاقة. ويمكن أيضا أن يكون تفسير الارتباطات الانزلاقية معقدا بسبب الاختلافات الزمنية لمتوسط ​​التباين في السلسلة، لأن الارتباط الانزلاقي يعكس التباين من حيث الانحراف المعياري عن الوسائل في نافذة الوقت ذات الاهتمام، والتي قد تختلف عن الوسائل الطويلة الأجل. وأخيرا، ينبغي التأكيد على أن معامل ارتباط بيرسون يقيس قوة العلاقة الخطية. سكاتيربلوتس مفيدة للتحقق مما إذا كانت العلاقة الخطية. الإجابة: تشغيل البرنامج النصي geosa9.m ​​والإجابة عن الأسئلة المدرجة في الملف في a9.pdf التعريف الرياضي لمعامل الارتباط الافتراضات وفرضية اختبار دلالة معامل الارتباط كيفية حساب مستوى دلالة معامل الارتباط وتعديل مستوى دلالة الارتباط الذاتي في السلسلة الزمنية المحاذير لتفسير معامل الارتباط تعديل بونفيروني لمستوى العلاقة بين الارتباطات تحت مقارنات متعددة تضخم التباين في معامل الارتباط المقدر عندما تكون سلاسل زمنية مرتبطة ارتباطا وثيقا الآثار المحتملة لتحويل البيانات على الارتباط كيفية تفسير قطع الارتباطات الانزلاقية كيفية تطبيق geosa9. م لتحليل الارتباطات والانزلاق العلاقات بين أزواج من السلاسل الزمنية هي علاقات للعديد من النظم الطبيعية الطبيعية. ويشير الارتباط المترابط إلى العلاقة بين سلسلتين زمنيتين تم تغييرهما في الوقت بالنسبة لبعضهما البعض. يعتبر الارتباط المترابط مهما في دراسة العلاقة بين السلاسل الزمنية لسببين. أولا، سلسلة واحدة قد يكون لها تأخر استجابة لسلسلة أخرى، أو ربما استجابة متأخرة إلى التحفيز المشترك الذي يؤثر على كل من السلسلة. وثانيا، قد يتم تلطيخ استجابة سلسلة واحدة إلى سلسلة أخرى أو تحفيز خارجي في الوقت المناسب، بحيث أن التحفيز يقتصر على الملاحظة واحد يولد استجابة في ملاحظات متعددة. على سبيل المثال، بسبب التخزين في الخزانات، والأنهار الجليدية، وما إلى ذلك، فإن تصريف حجم النهر في سنة واحدة قد يعتمد على هطول الأمطار في السنوات السابقة. أو بسبب التغيرات في كثافة التاج وتخزين فوتوسينثيت، عرض حلقة شجرة في سنة واحدة قد تعتمد على المناخ من عدة سنوات سابقة. معامل الارتباط البسيط بين السلسلتين محاذاة بشكل صحيح في الوقت المناسب غير كاف لوصف العلاقة في مثل هذه الحالات. وتتمثل الوظائف المفيدة التي سنبحث عنها كبديل لمعامل الارتباط البسيط في وظيفة الترابط المتقاطع ووظيفة الاستجابة النبضية. وتتمثل دالة الترابط المتقاطع في العلاقة بين السلسلة التي تحولت إلى بعضها البعض كدالة لعدد عمليات رصد الإزاحة. وإذا كانت السلسلة الفردية مرتبطة تلقائيا، قد تكون وظيفة الترابط المتقاطع المقدرة مشوهة ومضللة كمقياس للعلاقة المتخلفة. وسوف ننظر إلى نهجين لتوضيح نمط الترابط المتبادل. واحد هو أن إزالة بشكل فردي استمرار من، أو بريويتن، سلسلة قبل تقدير الارتباط المتبادل. وفي هذا النهج، تعتبر السلسلتان أساسا على قدم المساواة. البديل هو نهج الأنظمة: عرض سلسلة كنظام خطي ديناميكية - سلسلة واحدة المدخلات والآخر الإخراج - وتقدير وظيفة الاستجابة النبض. وظيفة الاستجابة النبضية هي استجابة الإخراج في الأوقات الحالية والمستقبلية إلى نبضة افتراضية للمدخلات تقتصر على الوقت الحالي. Answer: Run script geosa10.m and answer questions listed in the file in a10.pdf Definitions: cross-covariance function, cross-correlation function, impulse response function, lagged correlation, causal, linear How autocorrelation can distort the pattern of cross-correlations and how prewhitening is used to clarify the pattern The distinction between the equal footing and systems approaches to lagged bivariate relationships Which types of situations the impulse response function (irf) is an appropriate tool How to represent the causal system treated by the irf in a flow diagram How to apply geos10.m to analyze the lagged cross-correlation structure of a a pair of time series Multiple linear regression Multiple linear regression (MLR) is a method used to model the linear relationship between a dependent variable and one or more independent variables. The dependent variable is sometimes also called the predictand, and the independent variables the predictors. MLR is based on least squares: the model is fit such that the sum-of-squares of differences of observed and predicted values is minimized. MLR is probably the most widely used method in dendroclimatology for developing models to reconstruct climate variables from tree-ring series. Typically, a climatic variable is defined as the predictand and tree-ring variables from one or more sites are defined as predictors. The model is fit to a period -- the calibration period -- for which climatic and tree-ring data overlap. In the process of fitting, or estimating, the model, statistics are computed that summarize the accuracy of the regression model for the calibration period. The performance of the model on data not used to fit the model is usually checked in some way by a process called validation. Finally, tree-ring data from before the calibration period are substituted into the prediction equation to get a reconstruction of the predictand. The reconstruction is a prediction in the sense that the regression model is applied to generate estimates of the predictand variable outside the period used to fit the data. The uncertainty in the reconstruction is summarized by confidence intervals, which can be computed by various alternative ways. Answer: Run script geosa11.m (Part 1) and answer questions listed in the file in a11.pdf The equation for the MLR model Assumptions for the MLR model Definitions of MLR statistics: coefficient of determination, sums-of-squares terms, overall-F for the regression equation, standard error of the estimate, adjusted R-squared, pool of potential predictors The steps in an analysis of residuals How to apply geosa11.m (part 1) to fit a MLR regression model to predict one variable from a set of several predictor variables Validating the regression model Regression R-squared, even if adjusted for loss of degrees of freedom due to the number of predictors in the model, can give a misleading, overly optimistic view of accuracy of prediction when the model is applied outside the calibration period. Application outside the calibration period is the rule rather than the exception in dendroclimatology. The calibration-period statistics are typically biased because the model is tuned for maximum agreement in the calibration period. Sometimes too large a pool of potential predictors is used in automated procedures to select final predictors. Another possible problem is that the calibration period itself may be anomalous in terms of the relationships between the variables: modeled relationships may hold up for some periods of time but not for others. It is advisable therefore to validate the regression model by testing the model on data not used to fit the model. Several approaches to validation are available. Among these are cross-validation and split-sample validation. In cross-validation, a series of regression models is fit, each time deleting a different observation from the calibration set and using the model to predict the predictand for the deleted observation. The merged series of predictions for deleted observations is then checked for accuracy against the observed data. In split-sample calibration, the model is fit to some portion of the data (say, the second half), and accuracy is measured on the predictions for the other half of the data. The calibration and validation periods are then exchanged and the process repeated. In any regression problem it is also important to keep in mind that modeled relationships may not be valid for periods when the predictors are outside their ranges for the calibration period: the multivariate distribution of the predictors for some observations outside the calibration period may have no analog in the calibration period. The distinction of predictions as extrapolations versus interpolations is useful in flagging such occurrences. Answer: Run script geosa11.m (Part 2) and answer questions listed in the file in a12.pdf Definitions: validation, cross-validation, split-sample validation, mean square error (MSE), root-mean-square error (RMSE) standard error of prediction, PRESS statistic, hat matrix, extrapolation vs interpolation Advantages of cross-validation over alternative validation methods How to apply geosa11.m (part 2) for cross-validated MLR modeling of the relationship between a predictand and predictors, including generation of a reconstruction and confidence bands Downloading Files -- tsfiles. zip The Matlab class scripts and user-written functions are zipped in a file called tsfiles. zip. To get the files, first create an empty directory on your computer. This is where you will store all functions, scripts and data used in the course. Go to D2L, or click on tsfiles. zip to download the zip file to that directory and unzip it there. When you run matlab, be sure that directory is your current matlab working directory. Powerpoint lecture outlines miscellaneous files. Downloadable file other. zip has miscellaneous files used in lectures. Included are Matlab demo scripts, sample data files, user-written functions used by demo scripts, and powerpoint presentations, as pdfs (lect1a. pdf, lect1b. pdf, etc.) used in on-campus lectures. I update other. zip over the semester, and add the presentation for the current lecture within a couple of days after that lecture is given. To run the Matlab scripts for the assignments, you must have your data, the class scripts, and the user-written Matlab functions called by the scripts in a single directory on your computer. The name of this directory is unimportant. Under Windows, it might be something like C:geos585a. The functions and scripts provided for the course should not require any tailoring, but some changes can be made for convenience. For example, scripts and functions will typically prompt you for the name of your input data file and present Spring17 as the default. That is because Ive stored the sample data in Spring17.mat. If you want to avoid having to type over Spring17 with the name of your own data file each time you run the script, edit the matlab script with the Matlab editordebugger to change one line. In the editor, search for the string Spring17 and replace it with the name of your. mat storage file (e. g. Smith2017), then be sure to re-save the edited script.