R语言 RTisean包 surrogates()函数中文帮助文档(中英文对照)

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surrogates(RTisean)
surrogates()所属R语言包：RTisean

                                        Making surrogate data
                                         进行替代数据

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Reads data from a file and creates surrogate data with the same Fourier amplitudes and the same distribution of values.
从文件中读取数据，并创建具有相同的傅里叶振幅和值分布的替代数据。


用法----------Usage----------


surrogates(series, n = 1, i, S = FALSE, I, l, x = 0, m, c)



参数----------Arguments----------

参数：series
a vector or a matrix.
的矢量或矩阵。


参数：n
number of surrogates.
代理人数量。


参数：i
number of iterations.  
次数的迭代。


参数：S
make spectrum exact rather than distribution.  
使频谱分配，而不是确切。


参数：I
seed for random numbers.  
随机数的种子。


参数：l
number of points.  
点的数量。


参数：x
number of values to be skipped.  
数的值被跳过。


参数：m
number of columns to be read.
要读取的列数。


参数：c
columns to be read.  
要读取的列。


Details

详细信息----------Details----------

If c is chosen larger than 1, multivariate surrogates are prepared. In that case, also the relative Fourier phases of the channels are matched to those of the data. Since for finite length, distribution and spectral properties  cannot be guaranteed exactly at the same time, the default output contains the  iteration stage with the exact amplitudes. With the parameter S set, the stage with  the exact spectrum (resp. relative phases) is given. Asymptotically, the difference between both should converge to zero.  It is advisable to select a suitable sub-sequence to minimize end effects by
如果c选择大于1的，多元的代理人准备。在这种情况下，也相对傅立叶相位信道的数据相匹配。由于有限长度，分布和光谱性质不保证能够完全在同一时间，默认的输出包含的迭代阶段与确切的振幅。参数S设置，与精确的光谱（或相对相位）的阶段。渐近，两者之间的差异应收敛到零。可取的做法是选择一个合适的子序列，以尽量减少端部效应


值----------Value----------

A vector or a matrix containing the surrogate data as columns.
向量或矩阵列的替代数据。


参考文献----------References----------

tests, Phys. Rev. Lett. 77, 635 (1996).

参见----------See Also----------

endtoend
endtoend


实例----------Examples----------



## Not run: [＃不运行：]
dat <- logistic(1000)
surr <- surrogates(dat)
Z <- cbind(dat,surr)[1:100,]
colnames(Z) <- c("data","surrogate")
plot.ts(Z,  mar.multi = c(0, 5.1, 1, 2.1 ),main="Logistic model time series")

## End(Not run)[＃（不执行）]


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