2012-02-24 30 views
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私は、Rでハースト指数を計算したいと思います。これを行うためのライブラリまたは組み込み関数はありますか?どんな提案も高く評価されます(参照へのウェブリンクさえも)。ありがとうハースト指数とR

更新:

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) 

:ベンBolkerのコメントをありがとう、私はこのページhttp://finzi.psych.upenn.edu/R/library/Rwave/html/hurst.est.html

スクリプトで機能

hurst.est(wspec, range, nvoice, plot=TRUE) 

の例では、このスクリプトを発見しました私は、最初の部分は、メモリ効果を持つ信号を生成すると思いますが、私はコードの第2部分の一部がhuをextimateするために厳密に必要であることを理解できません最初の指数。誰が私を助け、これを説明することができますか?私は、これは正確に答えはありませんが、

install.packages("sos") 
library("sos") 
findFn("hurst exponent") 

はかなり迅速にそこにあなたを取得する必要があります

mcwtwnoise <- Mod(cwtwnoise) 
mcwtwnoise <- mcwtwnoise*mcwtwnoise 
+7

'install.packages(" sos ");ライブラリ( "sos"); findFn( "hurst exponent") ' –

+0

ベン私はちょうど同じコメントを返信するために戻って来ました。 1人に魚を教えるための+1。 –

+2

@タイラー:あなたはルールを知っています。「...人に魚を釣ることを教えて、あなたは人生のために顧客を失ってしまいました。」 –

答えて

3

(コメントから変換。)

と疑問に思います。 注::(1)Rのインストールごとに1回だけinstall.packages(...)を実行する必要がありますが、すべてのセッションではlibrary("sos")です。 (2)この方法で見つけたパッケージがあなたが必要としていることを実行しているかどうかはまだ分かっていなければなりませんが、少なくともどこから始めるべきかはわかります。

+2

はい、http:// rseekで検索できます。org –

+3

Dirkと合意しましたが、個人的には、sosからの結果は、少しずつ見分けるのが簡単だと思っています(私は彼らが審美的に満足していると思います)。 –

2

Rwaveパッケージはウェーブレット変換を使用してハースト指数を推定します。したがって、fArmaパッケージを試してみるとよいでしょう。これは、ウェーブレットを除いてハースト指数を推定するための様々な他の関数を有する。今のところアーカイブ以外のCRANに掲載されていませんが、それは私のために働きます。

パッケージの関連ドキュメントセクションは次のとおりです。 http://rgm2.lab.nig.ac.jp/RGM2/func.php?rd_id=fArma:LrdModelling

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ハースト指数D = 2として、Hは、フラクタル次元、Dから算出することができる - H.

私はフラクタル次元を計算するために、fractaldimパッケージ、使用可能CRANを使用します。フラクタル次元の推定値:時系列および空間データのラフネスの評価の方法論の完全な説明があります。ワシントン大学、統計学科、技術報告書No. 577、http://www.stat.washington.edu/research/reports/2010/tr577.pdf

このパッケージを使用すると、フラクタル次元を計算するためにウェーブレット変換、ボックスカウントなど、または推奨マドグラムアルゴリズムを適用できます。

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最も完全なセット(9)は、fArma' '(LrdModelling)ファンクションhurstSliderで与えられます。