cappy239 0.0.14

Algorithms Computational Mathematics I: Spectral Analysis of Stochastic Processes taught by Dr Reinaldo Roberto Rosa at National Institute for Spacial Research (INPE).

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/f^β. 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