Esta es la aplicación de Linux llamada Spectral Analysis Library cuya última versión se puede descargar como spanlib-2.0-svn204.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada Biblioteca de análisis espectral con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
Biblioteca de análisis espectral
Ad
DESCRIPCIÓN
Este proyecto proporciona una biblioteca Fortran90 y un módulo Python para análisis de espectros singulares como PCA / EOF o MSSA. Está dirigido a personas interesadas, por ejemplo, en analizar la variabilidad climática o financiera.
Caracteristicas
- PCA para extraer el patrón espacial dominante de variabilidad.
- SSA / MSSA que es como PCA pero para extraer patrones espacio-temporales.
- SVD unido que es como PCA pero para extraer la variabilidad común de dos variables (usando covarianzas cruzadas).
- El modelo SVD deduce una predicción de un predictor usando SVD.
- Soporte completo de valor perdido.
- Cambio de espacio y tiempo para análisis de PCA realizados en un gran número de canales.
- Para el análisis, se encuentran disponibles funciones ortogonales empíricas (EOF), componentes principales (PC), coeficientes de expansión (EC) y reconstrucciones de la señal.
- Los análisis se pueden realizar en varias variables al mismo tiempo, con coeficientes de normalización [python].
- Análisis previo a PCA para reducir el dof antes de analizar grandes conjuntos de datos con MSSA o SVD.
- Prueba de Monte-Carlo para (M) SSA (MC-SSA) [python].
- Soporte completo de UV-CDAT [python].
Audiencia
Usuarios finales avanzados, desarrolladores, industria financiera y de seguros, ciencia / investigación
Lenguaje de programación
Fortran, pitón
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/spanlib/. Se ha alojado en OnWorks para poder ejecutarlo online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
