如何计算此类数据之间的差异？

Question

我有一个实验，观察频率振荡随时间的变化，但我在分析 R 中的数据时遇到了麻烦。以下是我想从数据集中获取的一些信息：谷值之前的平均值、谷值内的平均值情节的山谷。谢谢！

我只尝试过绘图，并尝试识别 FWHM，但不幸的是，我们想要的是最小的值。

Col1 - 已用时间（以秒为单位）
Col2 - 频率

Time   Frequency
33  9986054
34  9986054
35  9986054
36  9986054
37  9986054
38  9986054
39  9986054
40  9986054
41  9986054
42  9986054
43  9986054
44  9986054
45  9986054
46  9986054
47  9986054
48  9985915.8
49  9985732.9
50  9985549.7
51  9985366.3
52  9985183.1
53  9984999.7
54  9984816.2
55  9984632.6
56  9984449
57  9984265.4
58  9984220
59  9984219.3
60  9984218.9
61  9984218.7

Answer 1

要计算 R 中谷值之前和之内的平均值，可以在定义每个段的时间范围后使用mean()函数。

假设：

• 谷前期为 33 至 47 秒（其中频率为 稳定）。
• 谷期为 48 至 61 秒（其中频率 滴）。

这是 R 代码：

# Your data
data <- data.frame(
  Time = 33:61,
  Frequency = c(9986054, 9986054, 9986054, 9986054, 9986054, 9986054, 9986054, 
                9986054, 9986054, 9986054, 9986054, 9986054, 9986054, 9986054, 
                9986054, 9985915.8, 9985732.9, 9985549.7, 9985366.3, 9985183.1, 
                9984999.7, 9984816.2, 9984632.6, 9984449, 9984265.4, 9984220, 
                9984219.3, 9984218.9, 9984218.7)
)

# Calculate averages
pre_valley_avg <- mean(data$Frequency[data$Time >= 33 & data$Time <= 47])
valley_avg <- mean(data$Frequency[data$Time >= 48 & data$Time <= 61])

# Results
pre_valley_avg
valley_avg

这将给出：

pre_valley_avg：波谷之前的平均频率。 Valley_avg：山谷内的平均频率。 根据需要调整时间范围！