Но у меня есть немного другая проблема. Я знаю, что мои данные представляют собой кривую синуса, неизвестного периода и неизвестной амплитуды, с аддитивным негауссовым распределенным шумом.
Я пытаюсь установить его, используя нелинейный алгоритм GSL в C, но приступ абсолютно ужасен. Мне интересно, если я ошибаюсь, используя алгоритм нелинейного подгонки, где я должен использовать линейный?
Как определить, требует ли конкретный набор данных линейный или нелинейный алгоритм?
РЕДАКТИРОВАТЬ: Моя кривая действительно шумная, поэтому при использовании FFT для определения частоты может возникнуть ложные срабатывания и плохие приемы. Я ищу немного более надежный способ подгонки.
Вышеприведенный график имеет около 170 пунктов, как вы можете видеть, и нижеприведенный сюжет имеет около 790 баллов.
Шум явно не гауссовый и большой по сравнению с амплитудой данных. Я пробовал FFT на гауссовском распределенном шуме, и моя подгонка была замечательной. Здесь он плохо работает.
ДОБАВЛЕНО: Ссылка на первые данные временных рядов. Каждый столбец в файле представляет собой другой временной ряд.