我有一个多元时间序列数据集，并且想在我的数据集上运行 PCA 以减少我输入到时间序列模型中的变量数量。我担心运行 PCA 可能最终会使我的数据偏向低频信号交互，因为我的信号中的大部分功率都位于低频端（0-10 Hz）。为了解决这个问题，我想知道是否有可能以某种方式对信号的高频时间点进行加权以赋予它们更大的整体功率，并减少高频信号交互在运行后从我的数据集中被洗掉的可能性PCA 并仅保留少数主要组件。有什么方法可以可靠地做到这一点，还是我最终会完全扭曲原始信号的统计特性？