Dies ist die Linux-App namens Spectral Analysis Library, deren neueste Version als spanlib-2.0-svn204.tar.gz heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Spectral Analysis Library mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
Bibliothek für Spektralanalyse
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BESCHREIBUNG
Dieses Projekt stellt eine Fortran90-Bibliothek und ein Python-Modul für singuläre Spektrumanalysen wie PCA/EOF oder MSSA bereit. Es richtet sich an Personen, die beispielsweise an der Analyse von Klima- oder Finanzvariabilität interessiert sind.
Eigenschaften
- PCA zur Extraktion dominanter räumlicher Variabilitätsmuster.
- SSA/MSSA ähnelt PCA, dient jedoch der Extraktion räumlich-zeitlicher Muster.
- Verbundene SVD, die PCA ähnelt, jedoch die gemeinsame Variabilität zweier Variablen extrahiert (unter Verwendung von Kreuzkovarianzen).
- Das SVD-Modell leitet mithilfe der SVD einen Prädiktor von einem Prädiktor ab.
- Vollständige Unterstützung fehlender Werte.
- Raum- und Zeitwechsel für PCA-Analysen, die auf einer großen Anzahl von Kanälen durchgeführt werden.
- Zur Analyse stehen empirische orthogonale Funktionen (EOFs), Hauptkomponenten (PCs), Expansionskoeffizienten (ECs) und Signalrekonstruktionen zur Verfügung.
- Mit Normalisierungskoeffizienten [Python] können Analysen für mehrere Variablen gleichzeitig durchgeführt werden.
- Pre-PCA-Analyse zur Reduzierung des Dof vor der Analyse großer Datensätze mit MSSA oder SVD.
- Monte-Carlo-Test für (M)SSA (MC-SSA) [Python].
- Vollständige UV-CDAT-Unterstützung [Python].
Publikum
Fortgeschrittene Endbenutzer, Entwickler, Finanz- und Versicherungsbranche, Wissenschaft/Forschung
Programmiersprache
Fortran, Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/spanlib/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.
