Gtld autocorr

Краткое описание

Функция предназначена для проведения автокорреляционного анализа сигнала на предмет наличия периодических составляющих. В качестве основного источника подается массив данных пиковой формы сигнала. В результате работы функции возвращается объект с параметрами расчетов.

Синтаксис

Стандартная конструкция выглядит таким образом:

var __autocorr = getAutoCorr(
    {
      name: "Correlation form", //имя графика функции
      src: __max, //массив данных пиковой формы сигнала
      lag: 0.5, //коэффициент смещения сигнала
      color: 0x6A5ACD, //цвет отрисовки графика в формате HEX
      time: 0.01, //цена деления оси времени, с
      canvas: canvas3 //координатная плоскость для отрисовки графика функции
    }
); 

Результат

__autocorr.avg - среднее значение модуля коэффициента автокорреляции;

__autocorr.rms - СКЗ коэффициента автокорреляции;

__autocorr.ampl - максимальное значение коэффициента автокорреляции после 1% формы сигнала;

__autocorr.data - массив значений коэффициента автокорреляции (для построения графика);

Содержание функции

function getAutoCorr(options) {
    let result = {}; //результат
    let plot = []; //массив значений корреляции для графика
    let arr = options.src;
    let arr2 = arr.concat(arr); //расширяем массив данных
    let lag = options.lag;

    let T = Math.floor(arr.length * lag); //определяем количество индексов (шагов) для смещения массива
    let avg = arr.reduce((acc, item) => (acc + item)) / arr.length; //среднее значение массива
    let X = 0; //числитель функции
    let Y = arr.reduce((acc, item) => (acc + (item - avg) ** 2), 0); //рассчитываем знаменатель функции

    const arrDiff = arr.map(value => value - avg); //разница от avg
    for (let i = 0; i < T; i++) {
        X = 0;
        for (let j = 0; j < arr.length; j++) { X += arrDiff[j] * (arr2[j + i] - avg) }; //рассчитываем числитель функции
        plot.push(X / Y); //записываем значение в массив коэффициентов
    }; //смещение массива

    let plot0 = plot.slice(Math.floor(0.01 * plot.length));
    let akf_avg = plot0.reduce((acc, item) => (acc + Math.abs(item)), 0) / plot0.length; //среднее значение коэффициента
    let akf_sqr = plot0.reduce((acc, item) => (acc + item ** 2), 0); //сумма квадратов значений
    let akf_rms = Math.sqrt(akf_sqr / plot0.length); //СКЗ коэффициента 
    let akf_max = Math.max(...plot0); //определяем максимальное значение коэффициента

    result["avg"] = akf_avg;
    result["rms"] = akf_rms;
    result["ampl"] = akf_max;
    result["data"] = plot;

    //отрисовка графика на plot
    if (options.canvas != undefined) {
        options.canvas.add(
            {
                color: options.color,
                name: options.name,
                x: options.time,
                y: plot
            }
        );
    };

    return result;
}; //рассчет автокорреляции