При анализе экспериментально полученных стационарных временных рядов, как правило, при предварительной подготовке (препроцессинге) данных возникает необходимость в подавлении имеющегося в них тренда.
Здесь будет предложен «новый» метод выделения тренда — простой, очевидный и пригодный для очень сложных видов тренда.
Под трендом обычно понимают сверхнизкочастотную негармоническую компоненту, резко нарушающую стационарность процесса. Наиболее частой причиной тренда в экспериментально полученных данных является «дрейф нуля» регистрирующей аппаратуры. Интегрирование данных и некоторые другие виды обработки также могут стать причиной появления тренда. Наличие тренда сильно искажает результаты последующей обработки данных (спектральное оценивание и т.п.), поэтому удаление тренда является необходимым. В ряде случаев сам тренд является ценным источником информации (например, при анализе долгосрочных тенденций в экономических или метео- процессах).
Рис. 1. Выделение и удаление тренда.
Читать полностью »