Разведочный анализ свойств временных рядов на основе использования интерактивной программы Spectra_Analyzer. Любушин А.А. - 2 стр.

                                                2

   Введение. Пособие представляет собой инструкцию для пользователя интерактивной
программы, предназначенной для анализа скалярных временных рядов, которая может быть
использована как для преподавания практических навыков работы с данными, так и для
исследовательских целей. В приложении к инструкции изложены математические методы,
реализованные в программе. Программа написана на языке Visual Basic, на котором
реализован      пользовательский   интерфейс.   Вся   вычислительная   работа   выполняется
динамически подключаемой библиотекой (DLL – dynamic link library) под именем SigSub.dll,
которая содержит все численные процедуры спектрального анализа, вейвлет-пакетных
разложений, выделения и устранения тренда и т.д. Библиотека SigSub.dll написана на языке
Compaq Visual Fortran. Файл SigSub.dll должен находится в той же директории, что и
загрузочный модуль программы Spectra_Analyzer.exe. Помимо этого dll-файла, программа
использует еще следующие: Dforrtd.dll, kernel32.dll, msvbvm60.dll, Msvcrtd.dll. К этим
файлам должен быть доступ, то есть они должны быть в директориях c:/windows/system или
в c:/windows/system32 или быть в той же директории, что и Spectra_Analyzer.exe. Файл
kernel32.dll является компонентом операционной системы, файл msvbvm60.dll – среды
программирования Visual Basic 6.0 и 6.5 (также часто является стандартным dll-файлом
операционных систем Microsoft), файлы Dforrtd.dll и Msvcrtd.dll поставляются в составе
Compaq (или Digital) Visual Fortran. Ниже будут перечислены функции программы, причем в
скобках будут указаны пункты блок схемы на Рис.1, реализующие те или иные функции, а
также пункт из Приложения (П1-П6), в котором описан метод, если такой имеется.
   Структура программы. Программа выполняет следующие операции для скалярного
временного ряда:
1) оценивает спектр мощности (Spectral Analysis → Maximum Entropy AR-estimates and
  Fourier based estimates, П4);
2) оценивает тренд и выполняет процедуру устранения тренда с помощью сглаживания
  гауссовскими ядрами с заданным масштабом усреднения или локальными полиномами с
  заданным порядком полинома (от 0 до 10) и в скользящих окнах заданного радиуса
  (Operations with selected fragment → Smoothing and detrending using Gaussian kernels or
  local polynomials within moving time window; частично П5, формула (5.1));
3) выполняет полосовую частотную фильтрацию временного ряда, пропуская гармоники с
  частотами в выбранной полосе (Spectral Analysis → Maximum Entropy AR-estimates and
  Fourier based estimates → Zooming Spectra Estimates, selecting frequency band and band-pass
  filtering);