Computação Científica com MATLAB. Melissa Weber Mendonça

Transcrição

1 Computação Científica com MATLAB Melissa Weber Mendonça

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3 Criar um gráfico em função do tempo

4 Criar um gráfico em função do tempo Escolher um subconjunto de dados para análise

5 Criar um gráfico em função do tempo Escolher um subconjunto de dados para análise Editar os dados:

6 Criar um gráfico em função do tempo Escolher um subconjunto de dados para análise Editar os dados: Identificar e remover outliers ou dead time

7 Criar um gráfico em função do tempo Escolher um subconjunto de dados para análise Editar os dados: Identificar e remover outliers ou dead time Corrigir dados manualmente

8 Criar um gráfico em função do tempo Escolher um subconjunto de dados para análise Editar os dados: Identificar e remover outliers ou dead time Corrigir dados manualmente Processar os dados:

9 Criar um gráfico em função do tempo Escolher um subconjunto de dados para análise Editar os dados: Identificar e remover outliers ou dead time Corrigir dados manualmente Processar os dados: Interpolar ou remover dados que estiverem faltando

10 Criar um gráfico em função do tempo Escolher um subconjunto de dados para análise Editar os dados: Identificar e remover outliers ou dead time Corrigir dados manualmente Processar os dados: Interpolar ou remover dados que estiverem faltando Eliminar tendências

11 Criar um gráfico em função do tempo Escolher um subconjunto de dados para análise Editar os dados: Identificar e remover outliers ou dead time Corrigir dados manualmente Processar os dados: Interpolar ou remover dados que estiverem faltando Eliminar tendências Filtrar os dados

12 Criar um gráfico em função do tempo Escolher um subconjunto de dados para análise Editar os dados: Identificar e remover outliers ou dead time Corrigir dados manualmente Processar os dados: Interpolar ou remover dados que estiverem faltando Eliminar tendências Filtrar os dados Manipular a série temporal existente para criar uma nova série

13 Criar um gráfico em função do tempo Escolher um subconjunto de dados para análise Editar os dados: Identificar e remover outliers ou dead time Corrigir dados manualmente Processar os dados: Interpolar ou remover dados que estiverem faltando Eliminar tendências Filtrar os dados Manipular a série temporal existente para criar uma nova série Gerar gráficos de correlação, espectrais, histogramas

14 Criar um gráfico em função do tempo Escolher um subconjunto de dados para análise Editar os dados: Identificar e remover outliers ou dead time Corrigir dados manualmente Processar os dados: Interpolar ou remover dados que estiverem faltando Eliminar tendências Filtrar os dados Manipular a série temporal existente para criar uma nova série Gerar gráficos de correlação, espectrais, histogramas Exportar dados

15 Objeto Série Temporal Para criarmos um objeto de série temporal vazio, usamos o comando >> ts = timeseries Para usarmos o nome tsname para o objeto de série temporal, usamos >> ts = timeseries( tsname ) Para usarmos um conjunto de dados, por exemplo uma matriz de observações, e um vetor de tempos, usamos >> ts = timeseries(dados,time) onde time pode ser uma célula de datas.

16 Objeto Série Temporal Para alterarmos as propriedades de uma série temporal, usamos a sintaxe Propriedades: >> ts.propriedade = Valor Data DataInfo Events Length Name Time TimeInfo TreatNaNasMissing Dados (pode conter NaN) Campos que podem conter informações contextuais sobre os dados Nome, tempo e detalhes sobre um evento em uma série temporal Comprimento do vetor de tempo Nome Vetor de valores temporais. Estrutura que armazena dados contextuais sobre o vetor de tempo (unidades, início, fim, formato, etc) Tem valor true ou false

17 Manipular dados Para juntarmos um novo intervalo a uma série temporal, usamos o comando append: >> ts1 = timeseries(rand(5,1),[ ]); >> ts2 = timeseries(rand(5,1),[ ]); >> ts3 = append(ts1, ts2)

18 Manipular dados Para removermos uma observação da série temporal, usamos delsample: >> ts = timeseries(rand(5,1),[ ]); >> ts1 = delsample(ts, Index, 1) >> ts2 = delsample(ts, Value, [20])

19 Extrair um subconjunto de dados Para extrairmos um subconjunto dos dados especificando momentos de tempo, usamos >> tsnova = getsamples(ts, [t1 t2]) (o resultado é uma nova série temporal tsnova) Se quisermos especificar um intervalo de tempo que queremos extrair, usamos >> tsnova = getsampleusingtime(ts, comeco, fim)

20 Eventos Podemos adicionar eventos às séries temporais usando o comando >> ts = addevent(ts,nome,tempo) em que Nome é uma célula de nomes e Tempo é uma célula de momentos de evento.

21 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); >> plot(count1)

22 Remover eventos Para removermos um evento de uma série temporal, usamos o comando >> ts = delevent(ts,event) em que event é o nome do evento a ser removido.

23 Eliminar tendências Para subtrairmos a média ou a reta de melhor ajuste e todos os NaNs de um objeto de série temporal, usamos ou >> ts1 = detrend(ts, method) >> ts1 = detrend(ts, method, index) em que index é uma coluna ou linha específica a tratar. Método pode ser constant (subtrair a média) ou linear (subtrair a reta de melhor ajuste).

24 Para abrir a ferramenta de tratamento de séries temporais, usamos o comando >> tstool