Ito ang Linux app na pinangalanang Spectral Analysis Library na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang spanlib-2.0-svn204.tar.gz. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang Spectral Analysis Library na may OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Simulan ang OnWorks Linux online o Windows online emulator o MACOS online emulator mula sa website na ito.
- 5. Mula sa OnWorks Linux OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application, i-install ito at patakbuhin ito.
Spectral Analysis Library
Ad
DESCRIPTION
Ang proyektong ito ay nagbibigay ng Fortran90 library at isang python module para sa singular spectrum analysis gaya ng PCA/EOF o MSSA. Ito ay inilaan para sa mga taong interesado, halimbawa, sa pagsusuri ng klima o pagbabago sa pananalapi.
Mga tampok
- PCA para sa pagkuha ng nangingibabaw na spatial pattern ng pagkakaiba-iba.
- SSA/MSSA na parang PCA ngunit para sa pagkuha ng mga spatio-temporal na pattern.
- Sumali sa SVD na parang PCA ngunit para sa pagkuha ng karaniwang pagkakaiba-iba ng dalawang variable (gamit ang cross-covariances).
- Ang modelo ng SVD ay naghihinuha ng hula at mula sa isang predictor gamit ang SVD.
- Buong nawawalang halaga ng suporta.
- Paglipat ng espasyo at oras para sa mga pagsusuri ng PCA na isinagawa sa malaking bilang ng mga channel.
- Para sa pagsusuri, magagamit ang mga empirical orthogonal function (EOFs), principal componants (PCs), expansion coefficient (EC) at reconstructions ng signal.
- Maaaring isagawa ang mga pagsusuri sa ilang variable nang sabay-sabay, na may mga normalization coefficents [python].
- Pre-PCA analysis para bawasan ang dof bago suriin ang malalaking dataset gamit ang MSSA o SVD.
- Monte-Carlo test para sa (M)SSA (MC-SSA) [python].
- Buong suporta ng UV-CDAT [python].
Audience
Mga Advanced na End User, Developer, Industriya ng Pinansyal at Insurance, Agham/Pananaliksik
Wika ng Programming
Fortran, Python
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding kunin mula sa https://sourceforge.net/projects/spanlib/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
