【源码】基于C和R的鲁棒小波事件检测工具

项目简介

本项目是基于C和R语言开发的用于时间序列数据分析和小波模型参数估计的工具。其核心功能是借助小波变换和半参数模型开展事件检测，适用于处理具有复杂变化的时间序列数据。项目提供了从基础矩阵构建、模型参数估计到特征提取的完整工作流，助力用户从时间序列数据中提取有用信息。

项目的主要特性和功能

1. 小波基础矩阵构建：利用R脚本 mk_wavelet_basis.R 生成小波基础矩阵，为后续模型拟合提供支撑。
2. 半参数模型估计：使用C语言编写的 rowavedt 程序，通过PX - EM算法估计半参数模型的参数，最大化对数似然函数。
3. 时间序列筛选：通过 screen_time_series.R 脚本，筛选出有显著变化的时间序列，提取感兴趣的时间尺度。
4. 特征计算：借助 compute_features.R 脚本，结合模型输出和基础矩阵，计算时间序列的特征，为后续分类或其他分析提供支持。
5. 高效计算：核心计算部分采用C语言编写，结合BLAS和LAPACK库进行高效矩阵运算，支持ATLAS和Intel MKL等高性能数学库。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保系统已安装以下依赖： - C编译器：如 gcc 和 glibc。 - BLAS和LAPACK库：如ATLAS或Intel MKL。 - GNU科学库（GSL）。 - R语言环境：并安装 optparse 和 wavethresh 包。

2. 编译核心程序

1. 编辑 Makefile 文件，按需修改以下参数：
2. INSTALLDIR：指定二进制文件的安装目录。
3. LIBS：指定编译和链接时使用的库。
4. INCLUDES：指定头文件的路径。
5. CFLAGS：指定传递给 gcc 的额外参数，默认为 -O3 -Wall。
6. 在项目根目录下运行以下命令进行编译： bash make all
7. 运行测试以确保程序正常工作： bash make test
8. 安装 rowavedt 二进制文件： bash make install

3. 使用R脚本

R脚本可直接从 scripts/ 目录运行，例如： bash Rscript scripts/mk_wavelet_basis.R

4. 工作流示例

1. 使用 mk_wavelet_basis.R 生成小波基础矩阵。
2. 使用 rowavedt 拟合半参数模型。
3. 使用 screen_time_series.R 筛选感兴趣的时间序列。
4. 使用 compute_features.R 计算特征。

5. 命令行帮助

所有脚本和程序都支持 -h 选项，可查看详细的帮助信息。

下载地址

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