/// <summary>
/// Характеристическая функция
/// </summary>
/// <returns>Возвращает вектор отсчетов</returns>
public Statistic CharacteristicFunc()
{
double[] img = new double[_n];
ComplexVector fnc = new ComplexVector(_vector.DataInVector, img);
return(new Statistic(Furie.fft(fnc).MagnitudeToVector()));
}
/// <summary>
/// Взаимокорелляция двух действительных векторов
/// </summary>
/// <param name="A">Первый вектор</param>
/// <param name="B">Второй вектор</param>
/// <returns>Возвращает отсчеты ВКФ</returns>
public static Vector CrossCorrelationF(Vector A, Vector B)
{
int N = (A.N > B.N) ? Functions.NextPow2(2 * A.N) : Functions.NextPow2(2 * B.N);
Vector newA, newB;
newA = A.CutAndZero(N);
newB = B.CutAndZero(N);
ComplexVector SwA = Furie.fft(newA);
ComplexVector SwB = Furie.fft(newB);
return(Furie.ifft(SwA * SwB).RealToVector() / Math.Sqrt(Statistic.Dispers(newA) * Statistic.Dispers(newB)) / newA.N / 2);
}
/// <summary>
/// Чачтотно-временное преобразование
/// </summary>
/// <param name="vect">Вектор</param>
/// <param name="lenFr">Размер фрейма</param>
public static Matrix TimeFrTransform(Vector vect, int lenFr = 1000)
{
int lenTime = vect.N / lenFr;
Vector[] vects = new Vector[lenTime];
double[,] matr = new double[lenFr, lenTime];
for (int i = 0; i < lenTime; i++)
{
vects[i] = vect.GetInterval(i * lenFr, (i + 1) * lenFr);
}
for (int i = 0; i < lenTime; i++)
{
vects[i] = Furie.fft(vects[i]).MagnitudeToVector() / lenFr;
for (int j = 0; j < lenFr; j++)
{
matr[j, i] = vects[i][j];
}
}
return(new Matrix(matr));
}