Chapitre II
Matériels et méthodes
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 Estimation de la densité spectrale par la méthode de Welch :
Le langage de programmation qui permet de représenter la densité spectrale par la méthode
de Welch est le suivant :
x<-read.table("Alcudia.txt")
x<- ts(x, start=0, end =37330*60, frequency = 1/60,deltat=60)
# calculer et tracer le spectre "plat" :
spec1<-empiricalSpectrum(x)
plot(spec1$frequency, spec1$power, log="y", type="l")
# tracer le spectre de Welch en utilisant des segments des secondes de la longueur
250MIN(15000secondes) :
N<-length(x)
spec2<-welchPSD(x, seglength=15000,N,r=1)
lines(spec2$frequency, spec2$power, col="red")
Utilité de chaque fonction:
-la fonction ts permet de créer des séries temporelles, Il y a 05 arguments principaux :
 data : les données décrivant la série temporelle (x)
 start : le temps de départ (0)
 end : le temps de fin (37330*60)
 frequency : la fréquence d’´echantillonnage ou le nombre d’observations par unité
de temps (1/60)
 deltat : la période entre deux observations successives (60)
-la fonction « empirical Spectrum » permet de calculer la puissance empirique (la
puissance spectrale) d’une série temporelle par la transformée discrète de fourier.
-l’instruction “plot(spec1$frequency, spec1$power, log="y", type="l")” permet de
représenter le spectre de la puissance spectrale en fonction de la fréquence.
-la fonction « welchPSD» : pour estimer la densité spectrale de puissance des séries
chronologiques en utilisant la méthode de Welch, c’est à dire, en subdivisant les données
dans des segments, ensuite on va calculer le spectre de chacun, et faisant la moyenne.