python 时间序列小波相干

Python的时间序列小波相干分析是一种用于研究两个时间序列之间的关系的方法。小波相干分析可以显示出在不同时间周期上，两个时间序列之间的相关性如何。这通过计算小波交叉谱和小波相干谱来实现。

小波交叉谱显示了两个时间序列在不同频率上的相关性，可以帮助我们确定在哪些时期，两个时间序列具有相似的周期信号。而小波相干谱则显示了两个时间序列在不同时间周期和频率上的相关性，可以帮助我们确定在哪些周期段的信号上，两个时间序列的相关性如何。这里的相关性是指绝对值。

在Python中，我们可以使用pycwt包来实现时间序列的小波相干分析。具体的代码和数据可以在GitHub上找到，这个包的作者是Sebastian Krieger和Nabil Freij等人。通过使用这个包，我们可以生成小波交叉谱和小波相干谱，并通过箭头表示对应信号的相位差。

因此，Python的时间序列小波相干分析提供了一种强大的工具，可以帮助我们研究和分析两个时间序列之间的关系。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python实现小波相干和小波交叉](https://blog.csdn.net/weixin_45577825/article/details/131231760)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python在大数据方面的应用前景](https://download.csdn.net/download/milk416666/88264587)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [时间序列小波分析](https://download.csdn.net/download/fuyanghuzui/11221053)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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