【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于短时傅里叶变换的加权相关性分析方法，通过将短时傅里叶变换得到的低频幅值与相关性系数进行加权，能够降低扰动和噪声对于相关性系数的影响，更加准确的描述变量之间的相关关系密切程度，提高相关性系数的分辨率和稳定性。
技术介绍
1、加权相关性分析是一种考虑不同变量权重的统计方法，应用广泛。在经济研究中，它能更准确衡量变量关系，分析重要因素。在市场调研中，可确定最有影响力的因素，制定精准的营销策略。在健康研究中，可建立精确模型预测疾病风险。在教育评估中，能确定教育表现关键因素，提高教育质量。在环境研究中，可准确评估环境因素对生态系统和物种多样性的影响，制定环境保护政策。总之，加权相关性分析有助于更准确地解读数据、支持决策制定和干预策略。目前，加权相关系数主要反映每个观测值的相对重要性，而不是多个观测值值之间的幅频特性。例如用来强化近期的数据，与数据的频率特征不相关。为了将干扰信号从时间序列数据中分离出来，获得更加准确的相关关系，需要综合考虑一段数据的幅频特性。
2、相似度分析在小时间尺度上容易受到随机扰动的影响。在...
【技术保护点】
1.一种基于短时傅里叶变换的加权相关性分析方法，适用于对时间信号序列的相关性分析，通过短时傅里叶变换得到低频幅值，将低频幅值对相关性系数进行加权，能够降低扰动和噪声对于相关性系数的影响，更加准确的描述变量之间的相关关系密切程度，其特征在于：首先，采用短傅里叶变换，获得时间序列在较短的时间窗口内的振动频率和幅值；其次，根据时间序列中噪声频率确定有效振动区间，获得时间序列在有效区间内的幅值，并进行求和后作为相关性系数的置信度指标；然后，根据短时傅里叶变换的时间窗对时间序列进行相似度计算，获得在相同数据长度下的相似度分析值；最后，将低频傅里叶变换的幅值与相似度分析的结果进行...
【技术特征摘要】
1.一种基于短时傅里叶变换的加权相关性分析方法，适用于对时间信号序列的相关性分析，通过短时傅里叶变换得到低频幅值，将低频幅值对相关性系数进行加权，能够降低扰动和噪声对于相关性系数的影响，更加准确的描述变量之间的相关关系密切程度，其特征在于：首先，采用短傅里叶变换，获得时间序列在较短的时间窗口内的振动频率和幅值；其次，根据时间序列中噪声频率确定有效振动区间，获得时间序列在有效区间内的幅值，并进行求和后作为相关性系数的置信度指标；然后，根据短时傅里叶变换的时间窗对时间序列进行相似度计算，获得在相同数据长度下的相似度分析值；最后，将低频傅里叶变换的幅值与相似度分析的结果进行加权，作为相似度分析指标；基于短时傅里叶变换的加权相关性分析方法的具体步骤如下：<...
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