hurst.est(Rwave)
hurst.est()所属R语言包:Rwave
Estimate Hurst Exponent
估计Hurst指数
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Estimates Hurst exponent from a wavelet transform.
估计Hurst指数小波变换。
用法----------Usage----------
hurst.est(wspec, range, nvoice, plot=TRUE)
参数----------Arguments----------
参数:wspec
wavelet spectrum (output of tfmean)
小波频谱的tfmean(输出)
参数:range
range of scales from which estimate the exponent.
估计指数的尺度范围。
参数:nvoice
number of scales per octave of the wavelet transform.
每倍频程的小波变换的尺度。
参数:plot
if set to TRUE, displays regression line on current plot. </table>
如果设置为TRUE,显示回归线目前的图。 </ TABLE>
值----------Value----------
complex 1D array of size sigsize.
复杂的一维数组的大小sigsize。
参考文献----------References----------
参见----------See Also----------
tfmean, wspec.pl.
tfmean,wspec.pl。
实例----------Examples----------
# White Noise Hurst Exponent: The plots on the top row of Figure 6.8[白噪声Hurst指数:图6.8图上的顶行]
# were produced by the folling S-commands. These make use of the two[的folling S-命令产生。这使得利用两个]
# functions Hurst.est (estimation of Hurst exponent from CWT) and[:功能Hurst.est(估计Hurst指数从CWT)和]
# wspec.pl (display wavelet spectrum).[wspec.pl(显示小波频谱)。]
# Compare the periodogram and the wavelet spectral estimate.[比较周期图和小波变换的谱估计。]
wnoise <- rnorm(8192)
plot.ts(wnoise)
spwnoise <- fft(wnoise)
spwnoise <- Mod(spwnoise)
spwnoise <- spwnoise*spwnoise
plot(spwnoise[1:4096], log="xy", type="l")
lswnoise <- lsfit(log10(1:4096), log10(spwnoise[1:4096]))
abline(lswnoise$coef)
cwtwnoise <- DOG(wnoise, 10, 5, 1, plot=FALSE)
mcwtwnoise <- Mod(cwtwnoise)
mcwtwnoise <- mcwtwnoise*mcwtwnoise
wspwnoise <- tfmean(mcwtwnoise, plot=FALSE)
wspec.pl(wspwnoise, 5)
hurst.est(wspwnoise, 1:50, 5)
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注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
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