Programas de transformadas e mínimos quadrados

- Fita uma linha sem pesos. O programa (llsl.f) lê o número de pontos do arquivo de dados? Se sim, há número de pontos no arquivo de dados?
- Fita uma linha com pesos mas atenção, o programa (llslw.f) com pesos lêm três colunas (x,y,w) e o arquivo dados, de exemplo, só tem 2 colunas. Use um arquivo adequado (dados3).
- Fita uma parábola com pesos (parab.f)
- Transformada de Fourier (dft.f) – normaliza Y
```
C...here NORMALISES by average and makes average = 0
      YAVER = 0.0d0
      DO 4 I=1,NUM
4        YAVER = YAVER + Y(I)
      YAVER = YAVER / dble(NUM)
      DO 5 I=1,NUM
5       Y(I) = Y(I)/YAVER - 1.0
...
45    FR=0.0d0
      FI=0.0d0
        DO 50 I=1,NUM
        A=TWOPI*F*T(I)
        a=dmod(a,twopi)
        C=DCOS(A)
        S=DSIN(A)
        FR=FR+X(I)*C
50      FI=FI+X(I)*S
        FR=FR/dble(NUM)
        FI=FI/dble(NUM)
        FF=FR*FR+FI*FI
c  amplitude spectra in file outfile
      AMPLIT = 2.0d0*DSQRT(FF)
```
- Potência Média
```
       avpw=0.0d0
2010  do 50 i=1,500000
      read (9,*,end=300,err=3000)x,y
        np=np+1
        avpw=avpw+y*y
50    continue
300     avpw=avpw/np
        avamp=dsqrt(avpw)
```
- Máximos
- Randomiza Tempos
- Janela Espectral
```
c  set y equal to 1 before loop for sine (normalize to 1)
      y(i)=1.0d0
      freq=pit2/period
    do 2002 i=1,ndata
    read(1,*)time(i),dummy
      ft=freq*(time(i)-tmax)+pi2
      z=dmod(ft,pit2)
      y(i)=y(i)+amp*dsin(z)
2002  continue
```
- Fita uma sinusoidal sem pesos (llsp.f)
- Dados
Pringle, 1975 discute a necessidade de se incluir mais termos na fitagem. Para sabermos se, quando passamos de uma fitagem de uma reta para uma fitagem de uma parábola, a redução no $S\equiv \chi^2\equiv \sigma^2$ é suficiente para que o termo quadrático seja significativo, podemos definir um parâmetro

$\lambda = \frac{\sigma_{reta}^2 - \sigma_{parab}^2}<br /><br /><br /><br /> {\sigma_{parab}^2}(N-3)$

e determinar o nível de confiabilidade que podemos descartar a hipótese do termo quadrático ser nulo por

$\lambda = F_p(1,n-3)$

onde a distribuição F é dada por

$F(a,b)=\frac{\chi^2(a)/a}{\chi^2(b)/b}$

F(a,b) é a função beta incompleta betai(x,a,b), a probabilidade de que uma variável randômica de uma distribuição beta de parâmetros a e b terá valor menor ou igual a x [Statistical Theory and Methodology in Science and Engineering. K. A. Brownlee. London and New York: John Wiley and Sons. 1960].

FONTE: Universidade Federal do Rio Grande do Sul – UFRGS

Créditos: Kepler de Souza Oliveira Filho

© Os textos, gráficos e imagens desta página têm registro: ISBN 85-7025-540-3 (2000), ISBN 85-904457-1-2 (2004), ISBN 978-85-7861-187-3 (2013), e só podem ser copiados integralmente, incluindo o nome dos autores em cada página. Nenhum uso comercial deste material é permitido, sujeito às penalidades previstas em lei.
© Kepler de Souza Oliveira Filho & Maria de Fátima Oliveira Saraiva

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