Although "seasonality" is not the term I use for long term trends hidden in noisy data, I have had some success by taking the log of the data, and running an FFT on the log data.  Usually, I have some prior knowledge of the long-term periodic trends I expect, so it is relatively easy to determine quickly if this method works.  Plotting the log of the data also gives one a good feel for whether the data is stationary, or whether there are windows of data that can be treated as stationary.  Any changing magnitude effect is, of course, reduced when on works with logs, but such effects can help one understand what the raw data is really telling you.<br>
<br>Charlie<br><br><div class="gmail_quote">On Thu, Nov 17, 2011 at 12:40 PM, Mike Page <span dir="ltr"><<a href="mailto:Mike@page-one.waitrose.com">Mike@page-one.waitrose.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); padding-left: 1ex;">
Hi,<br>
<br>
I don't know much about this application, but the Cepstrum can be used to<br>
find hidden periodicity in time series.  Might be worth trying?  I have used<br>
it for finding rotational components in the vibration signatures from<br>
rotating machinery.  There's a simple example here<br>
(<a href="http://www.dliengineering.com/downloads/cepstrum%20analysis.pdf" target="_blank">http://www.dliengineering.com/downloads/cepstrum%20analysis.pdf</a>).<br>
<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>
Mike.<br>
</font></span><div class="HOEnZb"><div class="h5"><br>
<br>
-----Original Message-----<br>
From: Petter Wingren [mailto:<a href="mailto:petterwr@gmail.com">petterwr@gmail.com</a>]<br>
Sent: 17 November 2011 17:18<br>
To: <a href="mailto:users@lists.scilab.org">users@lists.scilab.org</a><br>
Subject: Re: [scilab-Users] saisonality in time series<br>
<br>
<br>
Did a quick search but couldnt find anything obvious. I suppose the<br>
word you are looking for is seasonality - maybe that helps in finding<br>
something useful.<br>
<br>
On Thu, Nov 17, 2011 at 3:36 PM, Schreckenbach Stephan<br>
<<a href="mailto:s.schreckenbach@truma.com">s.schreckenbach@truma.com</a>> wrote:<br>
><br>
> Hi,<br>
><br>
> I look for a test of saisonality in time series.<br>
> The time series might be instationary and nonlinear and the saisonality<br>
> / oscillation might have a changing amplitude. Furthermore the<br>
> distribution<br>
> might be unknown as well.<br>
> I need something to test for significant saisonality without knowing /<br>
> estimating a (linear) model of the time series.<br>
><br>
> ideas I got so far: Chi Square Test for independency:<br>
> I could test for independence of saison and mean value of the data<br>
><br>
> Chi Square Test to test for different means of two data groups.<br>
> I could test for a difference of the mean between several seasons.<br>
><br>
> Any more or better ideas?<br>
><br>
> Thanks in advance, Stephan<br>
><br>
><br>
<br>
<br>
</div></div></blockquote></div><br>