Transformada de Fourier para series de tiempo descomposición de tendencia
Transformada de Fourier y descomposición de tendencia en series de tiempo
La eliminación de tendencias en tu serie de tiempo podría ser un cambio radical
La eliminación de tendencias en una señal antes de calcular su transformada de Fourier es una práctica común, especialmente al tratar con series de tiempo.
En esta publicación, quiero mostrar tanto matemática como visualmente cómo la eliminación de tendencias en tu señal afecta su transformada de Fourier.
Todas las imágenes son del autor.
- Avance en la Intersección de Visión-Lenguaje Presentando el Proyecto Todo-Vista
- HashGNN Profundizando en el nuevo algoritmo de incrustación de nodos de Neo4j GDS
- Más allá del VIF Análisis de la Colinealidad para Mitigación del Sesgo y Precisión Predictiva
Esta publicación es la cuarta de mi serie sobre transformada de Fourier para series de tiempo: utilizo ejemplos muy simples y algunas fórmulas matemáticas para explicar varios conceptos de la transformada de Fourier. No es necesario leerlos en el orden que aparecen a continuación, más bien recomendaría ir y venir entre cada artículo.
Revisa las publicaciones anteriores aquí:
- Revisa cómo la convolución se relaciona con la transformada de Fourier y qué tan rápida es:
Transformada de Fourier para series de tiempo: convolución rápida explicada con numpy
Convolución 10000 veces más rápida usando la transformada de Fourier
towardsdatascience.com
- Profundiza tu comprensión de la convolución utilizando ejemplos de imágenes:
Transformada de Fourier para series de tiempo: Sobre la convolución de imágenes y SciPy
La convolución de la transformada de Fourier también se aplica a imágenes
towardsdatascience.com
- Comprende cómo se puede entender visualmente la transformada de Fourier utilizando un enfoque de vectores:
Transformada de Fourier para series de tiempo: trazado de números complejos
Trata el algoritmo de la transformada de Fourier para entenderlo.
towardsdatascience.com
En esta publicación, vamos a explorar 2 tipos de eliminación de tendencias: las llamaremos eliminación de tendencia ‘constante’ y ‘lineal’.
El objetivo final de esta publicación es hacer que comprendas qué son la eliminación de tendencia constante y lineal, por qué las usamos y cómo afectan la transformada de Fourier de la señal.
Revisión rápida de la transformada de Fourier
We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
- Ajuste fino de un modelo Llama-2 7B para la generación de código en Python
- Una Guía Completa para MLOps
- Tendencias principales de IA en marketing para observar en 2023
- Mejores Servidores Proxy 2023
- Clave maestra para la separación de fuentes de audio Presentamos AudioSep para separar cualquier cosa que describas
- 5 Cosas que Necesitas Saber al Construir Aplicaciones de Aprendizaje Automático
- Investigadores de la Universidad de Boston lanzan la familia Platypus de LLMs afinados para lograr un refinamiento económico, rápido y potente de los LLMs base.