混頻時(shí)間序列的潛在因子分析

主講人：混頻時(shí)間序列的潛在因子分析目錄01.混頻時(shí)間序列概述02.潛在因子分析基礎(chǔ)03.組結(jié)構(gòu)下的混頻數(shù)據(jù)04.混頻時(shí)間序列的潛在因子提取05.實(shí)證分析與案例研究06.潛在因子分析的挑戰(zhàn)與展望混頻時(shí)間序列概述01定義與特點(diǎn)數(shù)據(jù)頻率的多樣性混頻時(shí)間序列的定義混頻時(shí)間序列是指在不同時(shí)間頻率上觀測到的數(shù)據(jù)序列，如日數(shù)據(jù)與月數(shù)據(jù)的結(jié)合?；祛l數(shù)據(jù)包含多種時(shí)間尺度，如日、周、月、季度等，反映了不同時(shí)間維度的信息。潛在因子的作用混頻時(shí)間序列分析中，潛在因子能夠解釋不同頻率數(shù)據(jù)間的相關(guān)性和動(dòng)態(tài)變化。應(yīng)用領(lǐng)域01混頻時(shí)間序列模型在金融市場分析中應(yīng)用廣泛，如股票價(jià)格預(yù)測和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。金融數(shù)據(jù)分析02該模型用于宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的預(yù)測，例如GDP增長率和通貨膨脹率的分析。宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測03在環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域，混頻時(shí)間序列分析用于氣候變化趨勢的預(yù)測和環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理。環(huán)境科學(xué)研究意義混頻時(shí)間序列分析能更準(zhǔn)確地預(yù)測經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和市場趨勢，對決策制定具有重要價(jià)值。提高預(yù)測準(zhǔn)確性混頻時(shí)間序列的研究推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)等領(lǐng)域的交叉融合，拓展了研究視野。促進(jìn)跨學(xué)科研究通過分析不同頻率數(shù)據(jù)的潛在因子，可以構(gòu)建更為穩(wěn)健的統(tǒng)計(jì)模型，減少模型誤差。增強(qiáng)模型穩(wěn)健性潛在因子分析基礎(chǔ)02潛在因子概念潛在因子是不可直接觀測的變量，它們通過影響可觀察的變量來解釋數(shù)據(jù)中的相關(guān)性。因子的定義潛在因子模型通過線性組合的方式，將觀測變量表示為潛在因子和特殊因子的函數(shù)。因子的數(shù)學(xué)模型因子分析旨在識(shí)別隱藏在多個(gè)變量背后的共同因子，以簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并揭示變量間的關(guān)系。因子分析的目的010203分析方法介紹主成分分析通過降維技術(shù)揭示數(shù)據(jù)中的主要變化趨勢，常用于提取時(shí)間序列中的潛在因子。主成分分析（PCA）01因子分析模型旨在用少數(shù)幾個(gè)不可觀測的變量（潛在因子）來解釋多個(gè)變量間的相關(guān)性。因子分析模型02時(shí)間序列分解方法將序列分解為趨勢、季節(jié)性和隨機(jī)成分，有助于識(shí)別和分析潛在因子。時(shí)間序列分解03動(dòng)態(tài)因子模型考慮時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)特性，通過狀態(tài)空間模型來估計(jì)潛在因子的動(dòng)態(tài)變化。動(dòng)態(tài)因子模型04模型構(gòu)建步驟通過特征值分解或主成分分析確定潛在因子的數(shù)量，為模型簡化提供依據(jù)。確定因子數(shù)量采用正交或斜交旋轉(zhuǎn)技術(shù)，使因子結(jié)構(gòu)更易于解釋，提高模型的可解釋性。因子旋轉(zhuǎn)運(yùn)用因子分析方法，如最大似然估計(jì)或主軸因子法，從數(shù)據(jù)中提取出潛在因子。因子提取計(jì)算每個(gè)觀測值的因子得分，以便于后續(xù)分析和應(yīng)用，如聚類分析或預(yù)測模型構(gòu)建。因子得分計(jì)算組結(jié)構(gòu)下的混頻數(shù)據(jù)03組結(jié)構(gòu)定義組結(jié)構(gòu)是指在混頻時(shí)間序列中，不同頻率數(shù)據(jù)之間存在的內(nèi)在關(guān)聯(lián)和層次關(guān)系。組結(jié)構(gòu)的概念01通過統(tǒng)計(jì)分析和模型擬合，識(shí)別出混頻數(shù)據(jù)中的組結(jié)構(gòu)，如因子分析、聚類分析等方法。組結(jié)構(gòu)的識(shí)別方法02組結(jié)構(gòu)的識(shí)別有助于理解數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，提高混頻時(shí)間序列分析的準(zhǔn)確性和效率。組結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)分析中的作用03數(shù)據(jù)特性分析混頻數(shù)據(jù)在頻率域中表現(xiàn)出不同的周期性波動(dòng)，可利用傅里葉變換分析其頻率成分。頻率域特性01由于數(shù)據(jù)來源多樣，混頻時(shí)間序列往往表現(xiàn)出非平穩(wěn)性，需采用特定方法進(jìn)行平穩(wěn)化處理。時(shí)間序列的非平穩(wěn)性02組結(jié)構(gòu)下的混頻數(shù)據(jù)需要分析不同組別間的相關(guān)性，以識(shí)別潛在的共性因子。組間相關(guān)性分析03處理方法因子分析模型采用因子分析模型來識(shí)別混頻時(shí)間序列中的潛在因子，以揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。頻域分解技術(shù)利用頻域分解技術(shù)將混頻數(shù)據(jù)分解為不同頻率的成分，以簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并提取關(guān)鍵信息。多尺度分析應(yīng)用多尺度分析方法，如小波變換，來處理組結(jié)構(gòu)下的混頻時(shí)間序列，以捕捉數(shù)據(jù)的局部特征。混頻時(shí)間序列的潛在因子提取04提取技術(shù)主成分分析（PCA）用于降維，通過提取混頻時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的主要成分來識(shí)別潛在因子。主成分分析法因子分析通過尋找變量間的相關(guān)性，提取共同因子，以揭示混頻時(shí)間序列數(shù)據(jù)的潛在結(jié)構(gòu)。因子分析法獨(dú)立成分分析（ICA）旨在分離混頻時(shí)間序列中的獨(dú)立信號(hào)源，提取出不相關(guān)的潛在因子。獨(dú)立成分分析法動(dòng)態(tài)因子模型考慮時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)特性，通過狀態(tài)空間模型來提取隨時(shí)間變化的潛在因子。動(dòng)態(tài)因子模型提取過程通過信息準(zhǔn)則或模型擬合度來確定混頻時(shí)間序列中潛在因子的最佳數(shù)量。確定潛在因子數(shù)量通過交叉驗(yàn)證或殘差分析等方法對提取的潛在因子模型進(jìn)行驗(yàn)證和診斷。模型驗(yàn)證與診斷應(yīng)用因子旋轉(zhuǎn)技術(shù)，如Varimax或Promax，以提高因子的解釋性和可識(shí)別性。因子旋轉(zhuǎn)技術(shù)利用回歸分析或主成分分析等方法計(jì)算每個(gè)觀測值的潛在因子得分。因子得分計(jì)算提取效果評(píng)估因子解釋力分析通過方差解釋率等指標(biāo)評(píng)估提取的潛在因子對原始數(shù)據(jù)的解釋程度，確保模型的有效性。交叉驗(yàn)證采用交叉驗(yàn)證方法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，通過比較不同數(shù)據(jù)子集上的因子提取效果來評(píng)估模型泛化能力。因子旋轉(zhuǎn)后的穩(wěn)定性對提取的潛在因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，檢查旋轉(zhuǎn)后因子的穩(wěn)定性，以確保因子結(jié)構(gòu)的可靠性。實(shí)證分析與案例研究05實(shí)證分析方法通過降維技術(shù)，主成分分析法能夠提取混頻時(shí)間序列中的主要信息，簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。主成分分析法因子分析法用于識(shí)別不可觀測的潛在因子，通過這些因子解釋變量間的相關(guān)性。因子分析法VAR模型適用于分析多個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)關(guān)系，常用于混頻數(shù)據(jù)的實(shí)證分析。向量自回歸模型案例選取標(biāo)準(zhǔn)選取案例時(shí)，確保數(shù)據(jù)具有足夠的代表性和完整性，以便準(zhǔn)確反映混頻時(shí)間序列的特性。數(shù)據(jù)的代表性和完整性案例應(yīng)涵蓋不同行業(yè)、不同規(guī)模的公司或經(jīng)濟(jì)體，以展現(xiàn)潛在因子分析的廣泛適用性。案例的多樣性案例研究應(yīng)覆蓋足夠長的時(shí)間跨度，以便捕捉到潛在因子的長期影響和周期性變化。時(shí)間跨度的合理性結(jié)果解讀與應(yīng)用通過因子載荷和方差解釋率，解釋各潛在因子對時(shí)間序列數(shù)據(jù)的具體影響和意義。因子分析結(jié)果的解釋利用提取的潛在因子進(jìn)行未來時(shí)間序列的預(yù)測，如股票市場趨勢預(yù)測或經(jīng)濟(jì)周期分析。潛在因子在預(yù)測中的應(yīng)用結(jié)合具體案例，如金融市場的波動(dòng)性分析，展示潛在因子分析在實(shí)際問題解決中的應(yīng)用效果。案例研究的實(shí)際應(yīng)用潛在因子分析的挑戰(zhàn)與展望06當(dāng)前研究挑戰(zhàn)在混頻時(shí)間序列分析中，高維數(shù)據(jù)處理是一個(gè)挑戰(zhàn)，需要有效的降維技術(shù)來提取關(guān)鍵信息。01高維數(shù)據(jù)處理難題選擇合適的潛在因子模型并進(jìn)行驗(yàn)證是研究中的難點(diǎn)，需要綜合考慮模型的復(fù)雜度和解釋力。02模型選擇與驗(yàn)證隨著數(shù)據(jù)量的增加，計(jì)算效率成為限制潛在因子分析廣泛應(yīng)用的一個(gè)重要因素。03計(jì)算效率問題未來研究方向研究者們正致力于開發(fā)更先進(jìn)的算法模型，以更準(zhǔn)確地識(shí)別和分析混頻時(shí)間序列中的潛在因子。開發(fā)新的算法模型01隨著數(shù)據(jù)量的增加，提高計(jì)算效率成為未來研究的一個(gè)重要方向，以處理大規(guī)模時(shí)間序列數(shù)據(jù)。增強(qiáng)計(jì)算效率02結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科方法，為混頻時(shí)間序列的潛在因子分析提供更全面的視角?？鐚W(xué)科方法整合03技術(shù)發(fā)展趨勢隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，其在提取混頻時(shí)間序列中的復(fù)雜模式和潛在因子方面展現(xiàn)出巨大潛力。深度學(xué)習(xí)在混頻時(shí)間序列分析中的應(yīng)用01多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的進(jìn)步為處理不同類型數(shù)據(jù)提供了新的視角，有助于更全面地分析潛在因子。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的進(jìn)步02實(shí)時(shí)分析技術(shù)的突破使得對混頻時(shí)間序列數(shù)據(jù)的即時(shí)處理和預(yù)測成為可能，提高了分析的時(shí)效性。實(shí)時(shí)分析與預(yù)測技術(shù)的突破03

混頻時(shí)間序列的潛在因子分析(1)內(nèi)容摘要01內(nèi)容摘要

混頻時(shí)間序列數(shù)據(jù)的處理在統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)測領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。傳統(tǒng)的分析方法和模型往往難以同時(shí)捕捉到不同時(shí)間尺度的信息，而潛在因子分析（LFA）提供了一種有效的解決方案。LFA能夠識(shí)別和提取隱藏在觀測變量背后的潛在因子，從而在混頻時(shí)間序列分析中發(fā)揮作用。混頻時(shí)間序列潛在因子分析的基本原理02混頻時(shí)間序列潛在因子分析的基本原理

1.混頻時(shí)間序列模型混頻時(shí)間序列模型通常假設(shè)不同頻率的觀測值之間存在一定的關(guān)聯(lián)，同時(shí)考慮到觀測數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性。常用的模型包括自回歸積分滑動(dòng)平均模型和季節(jié)性自回歸積分滑動(dòng)平均模型等。2.潛在因子分析（LFA）潛在因子分析（LFA）是一種統(tǒng)計(jì)模型，用于估計(jì)多個(gè)變量之間潛在的共同因素。LFA通過構(gòu)建潛在因子與觀測變量之間的關(guān)系，揭示變量之間的內(nèi)在聯(lián)系。3.混頻時(shí)間序列潛在因子分析模型潛在因子分析（LFA）是一種統(tǒng)計(jì)模型，用于估計(jì)多個(gè)變量之間潛在的共同因素。LFA通過構(gòu)建潛在因子與觀測變量之間的關(guān)系，揭示變量之間的內(nèi)在聯(lián)系。

混頻時(shí)間序列潛在因子分析的應(yīng)用03混頻時(shí)間序列潛在因子分析的應(yīng)用在金融市場分析中，混頻時(shí)間序列潛在因子分析可以幫助投資者識(shí)別市場中的潛在風(fēng)險(xiǎn)和投資機(jī)會(huì)。例如，通過分析股票價(jià)格、交易量和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等數(shù)據(jù)，揭示市場潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素。1.金融市場分析在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域，混頻時(shí)間序列潛在因子分析可以用于研究經(jīng)濟(jì)變量之間的長期趨勢和周期性波動(dòng)。例如，分析工業(yè)增加值、失業(yè)率、通貨膨脹等數(shù)據(jù)，揭示經(jīng)濟(jì)發(fā)展的潛在動(dòng)力。2.經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，混頻時(shí)間序列潛在因子分析可以用于研究社會(huì)現(xiàn)象之間的內(nèi)在聯(lián)系。例如，分析人口增長、教育投入、醫(yī)療資源等數(shù)據(jù)，揭示社會(huì)發(fā)展的潛在規(guī)律。3.社會(huì)科學(xué)

結(jié)論04結(jié)論

本文介紹了混頻時(shí)間序列的潛在因子分析，闡述了其基本原理和應(yīng)用。混頻時(shí)間序列潛在因子分析作為一種有效的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，在處理混頻數(shù)據(jù)時(shí)具有明顯的優(yōu)勢。在實(shí)際應(yīng)用中，混頻時(shí)間序列潛在因子分析可以幫助我們從不同時(shí)間尺度的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，為金融市場分析、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)和社科研究等領(lǐng)域提供有力支持。關(guān)鍵詞：混頻時(shí)間序列；潛在因子分析；金融市場；經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)；社會(huì)科學(xué)

混頻時(shí)間序列的潛在因子分析(2)概要介紹01概要介紹

混頻時(shí)間序列數(shù)據(jù)在金融、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)科學(xué)等領(lǐng)域中普遍存在。這類數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是觀測值頻率不同，如金融市場的日度數(shù)據(jù)、月度經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等?；祛l時(shí)間序列分析旨在同時(shí)考慮不同頻率的觀測值，以揭示數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)變化。然而，由于混頻時(shí)間序列數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，傳統(tǒng)的分析方法往往難以取得理想的效果。潛在因子分析是一種常用的統(tǒng)計(jì)方法，通過構(gòu)建潛在因子模型，提取潛在因子，以揭示數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。近年來，潛在因子分析在混頻時(shí)間序列分析中的應(yīng)用逐漸受到關(guān)注。本文將探討混頻時(shí)間序列的潛在因子分析，以期為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供參考?；祛l時(shí)間序列的潛在因子分析原理02混頻時(shí)間序列的潛在因子分析原理在模型估計(jì)完成后，需要對模型進(jìn)行檢驗(yàn)，以驗(yàn)證模型的合理性和有效性。常用的檢驗(yàn)方法包括似然比檢驗(yàn)、赤池信息量準(zhǔn)則等。3.模型檢驗(yàn)

混頻時(shí)間序列的潛在因子分析模型可以表示為：[Y_tF_t_t+_t]其中，(Y_t)表示第(t)個(gè)時(shí)間點(diǎn)的觀測值，(F_t)表示第(t)個(gè)時(shí)間點(diǎn)的潛在因子，(X_t)表示影響潛在因子的外生變量，(_t)表示誤差項(xiàng)。1.模型構(gòu)建

潛在因子分析模型估計(jì)通常采用極大似然估計(jì)方法，通過最大化似然函數(shù)，可以估計(jì)模型參數(shù)，包括潛在因子的個(gè)數(shù)、外生變量的系數(shù)等。2.模型估計(jì)

實(shí)例分析03實(shí)例分析

根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇合適的潛在因子個(gè)數(shù)。利用極大似然估計(jì)方法，估計(jì)模型參數(shù)。2.模型構(gòu)建與估計(jì)通過似然比檢驗(yàn)和赤池信息量準(zhǔn)則，對模型進(jìn)行檢驗(yàn)，驗(yàn)證模型的合理性和有效性。3.模型檢驗(yàn)收集我國股市日度數(shù)據(jù)（如上證指數(shù)、深證成指等）和月度宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（如GDP增長率、通貨膨脹率等）。對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括缺失值處理、異常值處理等。1.數(shù)據(jù)收集與處理

實(shí)例分析根據(jù)估計(jì)結(jié)果，提取潛在因子，分析潛在因子與外生變量之間的關(guān)系，揭示股市與宏觀經(jīng)濟(jì)之間的內(nèi)在聯(lián)系。4.結(jié)果分析

結(jié)論04結(jié)論

本文探討了混頻時(shí)間序列的潛在因子分析，通過構(gòu)建潛在因子模型，提取潛在因子，以揭示混頻時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)變化。實(shí)例分析表明，該方法在混頻時(shí)間序列分析中具有較高的有效性。未來研究可以進(jìn)一步探討潛在因子分析在更多領(lǐng)域的應(yīng)用，以期為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供有益的參考。

混頻時(shí)間序列的潛在因子分析(3)簡述要點(diǎn)01簡述要點(diǎn)

混頻時(shí)間序列分析是近年來統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向?；祛l時(shí)間序列數(shù)據(jù)由不同頻率的時(shí)間序列組成，如日度、周度、月度等，這些序列在時(shí)間尺度上存在差異。由于混頻時(shí)間序列數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，傳統(tǒng)的分析方法和模型難以直接應(yīng)用于這類數(shù)據(jù)。因此，研究混頻時(shí)間序列的潛在因子分析具有重要的理論和實(shí)際意義?；祛l時(shí)間序列的潛在因子分析模型02混頻時(shí)間序列的潛在因子分析模型

2.模型估計(jì)1.模型設(shè)定設(shè)混頻時(shí)間序列數(shù)據(jù)由K個(gè)不同頻率的時(shí)間序列組成，分別為(X_t{(1)},X_t{(2)}_t{(K)})，其中(t)，(T)為總觀測期數(shù)。假設(shè)每個(gè)頻率的時(shí)間序列都受到一個(gè)潛在因子(F_t)的影響，同時(shí)受到隨機(jī)誤差(u_t{(k)})的影響，即：[X_t{(k)}beta_kF_t+u_t{(k)}]其中，(k)，(beta_k)為潛在因子(F_t)對第k個(gè)時(shí)間序列的載荷系數(shù)。由于潛在因子(F_t)是不可觀測的，我們需要通過最大化似然函數(shù)來估計(jì)模型參數(shù)。具體步驟如下：（1）根據(jù)模型設(shè)定，構(gòu)建似然函數(shù)：[L(prod_{t1}{T}left[left(beta_kTleft(beta_k{12}expleft(frac{1}{2}left(X_t{(k)}beta_kF_tTleft(X_t{(k)}beta_kF_t]其中，((beta_beta_K,F__T)T)為待估計(jì)參數(shù)向量。（2）利用數(shù)值優(yōu)化方法（如擬牛頓法）求解最大化似然函數(shù)的參數(shù)估計(jì)值。實(shí)證分析03實(shí)證分析

以某股票市場的日度、周度和月度收盤價(jià)數(shù)據(jù)為例，進(jìn)行混頻時(shí)間序列的潛在因子分析。首先，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去趨勢、去季節(jié)性等。然后，利用上述模型估計(jì)方法，提取潛在因子，并分析不同頻率時(shí)間序列之間的內(nèi)在聯(lián)系。結(jié)論04結(jié)論

本文探討了混頻時(shí)間序列的潛在因子分析，通過提取潛在因子，揭示了不同頻率時(shí)間序列之間的內(nèi)在聯(lián)系。實(shí)證分析結(jié)果表明，混頻時(shí)間序列的潛在因子分析能夠有效地揭示市場波動(dòng)背后的共同因素，為混頻時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析和建模提供了一種新的思路。未來研究可以進(jìn)一步探索混頻時(shí)間序列潛在因子分析在其他領(lǐng)域的應(yīng)用，如金融市場、宏觀經(jīng)濟(jì)等。

混頻時(shí)間序列的潛在因子分析(4)概述01概述

混頻時(shí)間序列（High是指同時(shí)包含高頻率和低頻率信息的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中，混頻時(shí)間序列數(shù)據(jù)廣泛存在于金融、經(jīng)濟(jì)、工程等領(lǐng)域。例如，股票價(jià)格包含了日頻和月頻的信息，電力負(fù)荷數(shù)據(jù)包含了小時(shí)頻和日頻的信息等。對混頻時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析，有助于揭示數(shù)據(jù)背后的潛在規(guī)律，為決策提供支持?；祛l時(shí)間序列的潛在因子分析02混頻時(shí)間序列的潛在因子分析

1.混頻時(shí)間序列模型混頻時(shí)間序列模型通常采用多尺度分解方法，將數(shù)據(jù)分解為多個(gè)頻率成分。常用的多尺度分解方法包括：小波變換變換等。本文以變換為例，介紹混頻時(shí)間序列模型。（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理，提高分析精度。（2）變換