R 数据长度不是2的幂/样本大小不能被2^J整除（小波分析）

我有多个长度为149的时间序列，我想用小波变换去噪

以下是我的数据示例：

t=ts(rnorm(149,5000,1000),start=1065,end=1213) 

当我尝试使用wavetresh和waveslim软件包时，它们都指出了相同的问题：

library(wavetresh)
wd(t)
  Error in wd(t) : Data length is not power of two
library(waveslim)
dwt(t)
  Error in dwt(t) : Sample size is not divisible by 2^J

我知道我的数据长度应该是2^x，但我无法克服这个问题。我认为waveslim中的函数

up.sample（）

应该有助于实现这一点，但它没有起到作用（例如

up.sample（t，2^8）

给出长度为38144的向量）。那么，如何在不插入错误的情况下增加向量长度呢？我知道我可以用零号垫，。。。但我想知道最好的方法

此外，在查看waveslim示例时，似乎输入序列的长度也不满足此要求（尽管该示例当然有效）：

数据（ibm）
ibm.returns我研究了
dwt
的代码，它之所以有效，是因为
dwt
不检查长度是否是2的幂，而是检查长度是否是2^J的倍数（实际上错误消息是这样说的：
dwt（t）中的错误）：样本大小不能被2^J整除

如果
J=4
，则时间序列的长度必须是16的倍数。当您正在测量时，
up.sample
可以用来克服这个问题，因为它用0填充时间序列。但你不提供最后的长度，而是上采样的频率

因此

应该可以了。
谢谢，这回答了部分问题。但是零的影响是什么呢？（有没有更好的方法/其他方法？）。使用连续小波变换会更好吗？或者这会有根本性的不同吗？我对小波变换一点也不在行，但你可以试着给一个大小合适的时间序列加上一串零（也就是说，您创建一个长度为16*k的时间序列，然后将sime量0#s添加到该序列中，看看结果如何不同。这只是一些想法。我不熟悉R，但MATLAB中有一个函数
nextpow2
，可以像
2^nextpow2（149）一样使用）=256
并将提供您所需的号码。
data(ibm)     
ibm.returns <- diff(log(ibm))
ibmr.haar <- dwt(ibm.returns, "haar")  #works
log2(length(ibm.returns))
  [1] 8.523562

dwt(up.sample(t, 16, 0))