INPE CAPPY239 - Análise Espectral de Processos Estocásticos
Ferramenta desenvolvida para a disciplina CAP 238 Matemática Computacional I - Análise Espectral de Processos Estocásticos, ministrada pelo Dr. Reinaldo Roberto Rosa no programa de Pós Graduação em Computação Aplicada no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. O módulo possui as seguintes funções:
Instalação
pip install cappy239
Disponível para Python 3.0 ou superior.
Powernoise
A função powernoise gera sinais estocásticos, ruídos 1/fβ. É uma adaptação do código implementado em Matlab pelo Dr. Reinaldo R. Rosa e Dale B. Dalrymple.
Alguns exemplos com 212 valores:
- White noise:
from cappy239 import powernoise
white_noise = powernoise(beta=0, N=4096)- Pink noise:
from cappy239 import powernoise
pink_noise = powernoise(beta=1, N=4096)- Red noise:
from cappy239 import powernoise
red_noise = powernoise(beta=2, N=4096)Por padrão s série temporal está normalizada, caso não queria isso passe o argumento
varargin='randpower'.
Mapeamento Quadrático (Logístico)
A função logistic_map gera uma série caótica .
Exemplo com 100 valores:
from cappy239 import logistic_map
chaotic_serie = logistic_map(rho=3.85, a0=0.001, n=100)Referência: https://geoffboeing.com/2015/03/chaos-theory-logistic-map/
Pmodel
A função pmodel é utilizada para gerar séries temporais estacionárias. O código é uma adaptação da implementação em Matlab disponível em http://www2.meteo.uni-bonn.de/staff/venema/themes/surrogates/pmodel/pmodel.m.
Alguns exemplos com 212 valores:
- S8: p=0.52, β=-1.66
from cappy239 import pmodel
kolmogorov = pmodel(noValues=4096, p=0.52, slope=-1.66) .' ___ | / \ |_ __ \|_ __ \|_ _||_ _|/ ___ `./ ____ `..' ____ '.
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By Adriano P. Almeida
