Computação Científica com MATLAB. Melissa Weber Mendonça

Computa¸

c˜

ao Cient´ıfica com MATLAB

S´

eries Temporais

Podemos seguir as seguintes etapas:

I Importar dados

I Criar um gr´afico em fun¸c˜ao do tempo

I Escolher um subconjunto de dados para an´alise

I Editar os dados:

I Identificar e remover outliers ou ”dead time”

I Corrigir dados manualmente

I Processar os dados:

I Interpolar ou remover dados que estiverem faltando

I Eliminar tendˆencias

I Filtrar os dados

I Manipular a s´erie temporal existente para criar uma nova s´erie

I Gerar gr´aficos de correla¸c˜ao, espectrais, histogramas

S´

eries Temporais

Podemos seguir as seguintes etapas:

I Importar dados

I Criar um gr´afico em fun¸c˜ao do tempo

I Escolher um subconjunto de dados para an´alise

I Editar os dados:

I Identificar e remover outliers ou ”dead time”

I Corrigir dados manualmente

I Processar os dados:

I Interpolar ou remover dados que estiverem faltando

I Eliminar tendˆencias

I Filtrar os dados

I Manipular a s´erie temporal existente para criar uma nova s´erie

I Gerar gr´aficos de correla¸c˜ao, espectrais, histogramas

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Podemos seguir as seguintes etapas:

I Importar dados

I Criar um gr´afico em fun¸c˜ao do tempo

I Escolher um subconjunto de dados para an´alise

I Editar os dados:

I Identificar e remover outliers ou ”dead time”

I Corrigir dados manualmente

I Processar os dados:

I Interpolar ou remover dados que estiverem faltando

I Eliminar tendˆencias

I Filtrar os dados

I Manipular a s´erie temporal existente para criar uma nova s´erie

I Gerar gr´aficos de correla¸c˜ao, espectrais, histogramas

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I Importar dados

I Criar um gr´afico em fun¸c˜ao do tempo

I Escolher um subconjunto de dados para an´alise

I Editar os dados:

I _{Identificar e remover outliers ou ”dead time”} I Corrigir dados manualmente

I Processar os dados:

I Interpolar ou remover dados que estiverem faltando

I Eliminar tendˆencias

I Filtrar os dados

I Manipular a s´erie temporal existente para criar uma nova s´erie

I Gerar gr´aficos de correla¸c˜ao, espectrais, histogramas

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I Criar um gr´afico em fun¸c˜ao do tempo

I Escolher um subconjunto de dados para an´alise

I Editar os dados:

I Identificar e remover outliers ou ”dead time”

I Corrigir dados manualmente I Processar os dados:

I Interpolar ou remover dados que estiverem faltando

I Eliminar tendˆencias

I Filtrar os dados

I Manipular a s´erie temporal existente para criar uma nova s´erie

I Gerar gr´aficos de correla¸c˜ao, espectrais, histogramas

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I Importar dados

I Criar um gr´afico em fun¸c˜ao do tempo

I Escolher um subconjunto de dados para an´alise

I Editar os dados:

I Identificar e remover outliers ou ”dead time”

I _{Corrigir dados manualmente}

I Processar os dados:

I Interpolar ou remover dados que estiverem faltando

I Eliminar tendˆencias

I Filtrar os dados

I Manipular a s´erie temporal existente para criar uma nova s´erie

I Gerar gr´aficos de correla¸c˜ao, espectrais, histogramas

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I _{Corrigir dados manualmente}

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I _{Corrigir dados manualmente}

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I Escolher um subconjunto de dados para an´alise

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I _{Corrigir dados manualmente}

I Processar os dados:

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I Eliminar tendˆencias

I Filtrar os dados

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eries Temporais

Podemos seguir as seguintes etapas:

I Importar dados

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I Escolher um subconjunto de dados para an´alise

I Editar os dados:

I Identificar e remover outliers ou ”dead time”

I _{Corrigir dados manualmente}

I Processar os dados:

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Objeto S´

erie Temporal

Para criarmos um objeto de s´erie temporal vazio, usamos o comando

>> ts = timeseries

Para usarmos o nome “tsname” para o objeto de s´erie temporal, usamos

>> ts = timeseries(’tsname’)

Para usarmos um conjunto de dados, por exemplo uma matriz de observa¸c˜oes, e um vetor de tempos, usamos

>> ts = timeseries(dados,time) onde time pode ser uma c´elula de datas.

Objeto S´

erie Temporal

Para alterarmos as propriedades de uma s´erie temporal, usamos a sintaxe

>> ts.Propriedade = Valor Propriedades:

Data Dados (pode conter NaN)

DataInfo Campos que podem conter informa¸c˜oes

contextuais sobre os dados

Events Nome, tempo e detalhes sobre um evento

em uma s´erie temporal

Length Comprimento do vetor de tempo

Name Nome

Time Vetor de valores temporais.

TimeInfo Estrutura que armazena dados contextuais sobre

o vetor de tempo (unidades, in´ıcio, fim, formato, etc)

Manipular dados

Para juntarmos um novo intervalo a uma s´erie temporal, usamos o comandoappend:

>> ts1 = timeseries(rand(5,1),[1 2 3 4 5]);

>> ts2 = timeseries(rand(5,1),[6 7 8 9 10]);

Manipular dados

Para removermos uma observa¸c˜ao da s´erie temporal, usamos

delsample:

>> ts = timeseries(rand(5,1),[10 20 30 40 50]);

>> ts1 = delsample(ts,’Index’, 1)

Extrair um subconjunto de dados

Para extrairmos um subconjunto dos dados especificando momentos de tempo, usamos

>> tsnova = getsamples(ts, [t1 t2]) (o resultado ´e uma nova s´erie temporal tsnova)

Se quisermos especificar um intervalo de tempo que queremos extrair, usamos

Eventos

Podemos adicionar eventos `as s´eries temporais usando o comando

>> ts = addevent(ts,Nome,Tempo) em que Nome ´e uma c´elula de nomes e Tempo ´e uma c´elula de momentos de evento.

Exemplo

>> load count.dat

>> count1 = timeseries(count(:,1),1:24,’name’, ’Transito’);

>> count1.TimeInfo.Units = ’horas’;

>> e1 = tsdata.event(’RushMatinal’,8);

>> e1.Units = ’horas’;

>> count1 = addevent(count1,e1);

Remover eventos

Para removermos um evento de uma s´erie temporal, usamos o comando

>> ts = delevent(ts,event) em que event ´e o nome do evento a ser removido.

Eliminar tendˆ

encias

Para subtrairmos a m´edia ou a reta de melhor ajuste e todos os NaNs de um objeto de s´erie temporal, usamos

>> ts1 = detrend(ts, method) ou

>> ts1 = detrend(ts, method, index) em que index ´e uma coluna ou linha espec´ıfica a tratar.

M´etodo pode ser ’constant’ (subtrair a m´edia) ou ’linear’ (subtrair a reta de melhor ajuste).

S´

eries Temporais

Para abrir a ferramenta de tratamento de s´eries temporais, usamos o comando