R上でC言語のPDMを動かすには。
以前にも書きましたが、基本的にはIakさんの記事にしたがってやってみました。
参照記事
[vsolj 9967] PDM on Rの記事 2010年3月9日
Iakさんの記事
http://blog.goo.ne.jp/imako009/e/5d80ee68888c948637c96566d4ba73d4
http://blog.goo.ne.jp/imako009/e/a200a686eba03b31ae13032889d2f31c
Meinekoさんの記事
http://d.hatena.ne.jp/meineko/20110816
R環境はもうコンピュータにインストールされているとします。僕のはR x64 2.15.0のヴァージョンです。
Iakさんの記事のようにたどっても良いのですが、そこに述べられている3つのプログラムをインストールするには以下のようにします。
ただし、MinGWを僕はどうもインストールしていないようです。それでもPDMは動いているからPDMを動かすだけならこのプログラムは必要ないかもしれません。
1.Rtoolsと２.Perlだけインストールして、うまく動かなかったら３.MinGWも入れてみてください。
1. Rtoolsをダウンロードするためにはこれをクリック。
http://cran.md.tsukuba.ac.jp/bin/windows/Rtools/
ここでDownloadの表の一番上の Rtools30.exeをダウンロードします。
これをインストールする時にいろいろな指示が出ますが、その途中でパスを書き込ませますか？と言うのが出たら、書き込ませるようにすると、自分でやる必要がなく安心です。
２．Active Perlをダウンロードするためにはこれをクリック。
http://www.activestate.com/activeperl
すると“Download now”のボタンがありますから、それをクリック。二つの選択肢がでます。僕の場合は64ビット用を選びました。
これもインストールする時にいろいろな指示が出ますが、その途中でパスを書き込ませますか？と言うのが出たら、書き込ませるようにすると、自分でやる必要がなく安心です。
(３．MinGWをダウンロードするためにはここをクリック
http://sourceforge.net/projects/mingw/files/
画面中央左にLooking for the latest version?という文章の後ろに
Download mingw-get-inst-20120426.exe
が書いてありますから、これをクリックしてダウンロード。
右の方にDownloadと言うボタンがあったりしますが、これは関係ないソフトのダウンロードです。これをクリックしないように！これを僕はクリックしてひどい目にあいました)
これでプログラムのインストールとパスは準備完了。
さらにRにもパスを通しておきます。
（僕の場合は）「C:\Program Files\R\R-2.15.0\bin\x64 」をPath 変数の中に書き込む。（パスの通し方はGoogleで引くといろいろ出てきます。Windows7の場合は次のサイトに説明があります。
http://blog.cnu.jp/2009/11/06/windows-7-path/）
これから、Iakさんが書いておられるようにMLにあるプログラムを分けて次の４つのファイルを作る。（ここからはIakさんの手順をほとんどそのまま採っています）
pdmr.c
PDM.R
pdminit.R
lfit.R
（僕はこの4つのファイルをRのWorkフォルダに入れました。）
それから（アクセサリーから）コマンドプロンプトを開き、pdmr.cのファイルが置いてあるディレクトリに行って、そこで次のコマンドを実行する。
R CMD SHLIB pdmr.c
すると
pdmr.dll
pdmr.o
という二つのファイルがそのディレクトリの中にできる。
つぎにpdminit.Rの内容を少し変更する。
dyn.load("pdmr.dll")
source("PDM.R")
これで準備万端整いました。
Rをスタートして、Rでのコマンドプロンプトで以下のようにして動けばばんざーい。（ここからはMLの丸写しです）
> source("pdminit.R")
> d <- read.table("data")
(JD, mag の並んだデータ)
> pdm <- PDM(d,0.05,0.08,1000)
> plot(pdm)
などすれば図が出ます。
> list.minima(pdm)
で極小値を求めます。（このあたりはあまり修正していなくて古いままです）
データのトレンドを除くには
d <- lfit(d) # １次関数
d <- lditn(d,2) # ２次関数 など
データの一部を使うには
t <- subset(d,V1 > 55200) など
注ですが
pdm <- PDM(d,0.05,0.08,1000)で、0.05が周期を探す下限、0.08が上限で、1000がその区間をいくつに分割して探すかの値です。
また、フェーズの図表示 "plot(phase())"やフェーズをいくつかの区間に分けてその区間の平均値でフェーズの図を表示させる"plot(phave())"にはPergrmのスクリプトをさらに動かしてからやっています。
（pergrmがどこにあったかこれから探してみます。どこでしたっけ？）
pergrmなどに関して、meinekoさんが詳しく述べておられるので、そちらを参照してください。
http://d.hatena.ne.jp/meineko/20110818
