R语言 waveslim包 HWP Analysis()函数中文帮助文档(中英文对照)

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HWP Analysis(waveslim)
HWP Analysis()所属R语言包：waveslim

                                        Time-varying and Seasonal Analysis Using Hilbert Wavelet Pairs
                                         随时间变化和季节分析中的应用希尔伯特小波对

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Performs time-varying or seasonal coherence and phase anlaysis between two time seris using the maximal-overlap discrete Hilbert wavelet transform (MODHWT).
执行随时间变化的或季节性的连贯性和使用的最大重叠离散的希尔伯特小波变换（MODHWT）的两地时间系列：相anlaysis之间。


用法----------Usage----------


modhwt.coh(x, y, f.length = 0)
modhwt.phase(x, y, f.length = 0)
modhwt.coh.seasonal(x, y, S = 10, season = 365)
modhwt.phase.seasonal(x, y, season = 365)



参数----------Arguments----------

参数：x
MODHWT object.
MODHWT对象。


参数：y
MODHWT object.
MODHWT对象。


参数：f.length
Length of the rectangular filter.
矩形滤波器的长度。


参数：S
Number of "seasons".
号码的“季节”。


参数：season
Length of the "season".
“季”的长度。


Details

详细信息----------Details----------

The idea of seasonally-varying spectral analysis (SVSA, Madden 1986) is generalized using the MODWT and Hilbert wavelet pairs.  For the seasonal case, S seasons are used to produce a consistent estimate of the coherence and phase.  For the non-seasonal case, a simple rectangular (moving-average) filter is applied to the MODHWT coefficients in order to produce consistent estimates.
经季节性变化的频谱分析（1986）SVSA，劲爆的想法是广义的，，使用MODWT和希尔伯特小波对的。对于季节性的情况下，S季节用于生产的一致性和相位的一致估计。对于非季节性的情况下，一个简单的矩形（移动平均）应用滤波器的MODHWT系数，以产生一致的估计。


值----------Value----------

Time-varying or seasonal coherence and phase between two time series. The coherence estimates are between zero and one, while the phase estimates are between -pi and pi.
两个时间序列随时间变化的或季节性的连贯性和相位。连贯性的估计是零和一之间，，而相位之间的估计是-pi和pi。


（作者）----------Author(s)----------


B. Whitcher



参考文献----------References----------

in the tropics.  Journal of the Atmospheric Sciences\/ 43\/(24), 3138–3158.
Using Hilbert Wavelet Pairs, International Journal of Wavelets,  Multiresolution and Information Processing, to appear.

参见----------See Also----------

hilbert.filter
hilbert.filter

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