Ek het 'n paar data van tipe,. en wil doen ListContourPlot. Daar is egter 'n probleem wat die data f is nie glad genoeg en het klein foute. Hier is 'n speelding voorbeeld illustreer die probleem: Ek sal nodig hê om die lyne glad in die bogenoemde kurwe, iets soos enige idees te kry om hierdie soort van stryk plot Dankie kry en hier is die figuur uit die werklike data (wat is te groot om te plak hier), wat ek nodig het om te stryk: Ek vind hierdie draad InterpolationOrder vir ContourPlot verwant. Maar ek was nie in staat om die metode werk te kry in my geval as gevolg van (ek dink) verskillende insette. Thanks a lot vir die antwoorde Diegene antwoorde werk baie goed vir die speelding voorbeeld nie, maar vir die ware data ek kan nog steeds nie gladde lyne so ver kom (wysig. Dusver beteken voordat die groot ouens werk hulle antwoorde Nou dit het gewerk groot). Hier is my data en plot funksie, net in geval jy wil 'n probeer. Ek sal ook ondersoek instel na waarom dié interessante metodes nie werk toe ek dit van toepassing is op data. N. B. Jou werklike data oproepe vir 'n meer gesofistikeerde benadering as die vinnige hack in my oorspronklike antwoord, so Ive vervang dit met 'n baie beter en baie algemene oplossing. Daar is twee dinge wat jou werklike harder te werk met as die speelding voorbeeld. In die eerste plek is dit hoogs onreëlmatig en nonuniformly versprei en tweede, dit het 'n vreeslike aspek verhouding: As jou x en y-asse Arent eintlik ruimtelike koördinate maar verteenwoordig onafhanklike hoeveelhede met verskillende eenhede, sal julle goed doen aan die data rescale sodat, sê die afwykings langs beide asse gelyk: Nou om 'n arbitrêre lineêre funksie beskryf deur lawaaierige monsters so nou en dan verstrooi plekke glad, ek glo dat 'n plaaslike regressie (loess) model toepaslik is. Trouens, loess is 'n algemeen nuttige ding sodat sy die moeite werd om 'n uitvoering in Mathematica het, en sedert sy redelik maklik om te implementeer, het ek voor en het dit gedoen. My implementering volg Cleveland en Devlins 1988 papier. maw plaaslike kwadratiese regressie met tricube gewigte, behalwe hul Q is my k. Nou kan ons die kontoere van die regressiefunksie, skalering die koördinate terug na die oorspronklike data: Lyk baie goed werk. Dit is waarskynlik 'n gevolg van die neem van die speelgoed voorbeeld te ernstig nie, maar LinearModelFit lyk soos 'n goeie keuse: Gebruik nou hierdie lineêre model:: Nie te sleg nie, natuurlik kan jy die basis aan te pas vir 'n die data op voorwaarde dat jy dalk 'n paar gebruik van kry gebruik soos toepaslik. Op 'n sekere punt, as jy die inligting op 'n nie-lineêre model wat beter natuurlik sal wees te skep. beantwoord 7 April 14 aan 16:29 As ek reg verstaan, sy werklike data is nie van lineêre en die model is waarskynlik onbekend. â € Vitaliy Kaurov 7 April 14 by 16:31 NonlinearModelFit kan ook gepas wees as well. In beide gevalle, ek vermoed hulle don39t wil soveel so fiks quotsmoothquot. Die prentjie wat hulle wys doesn39t kyk na verskriklike model. â € Chuy 7 April 14 aan 16:34 Ek het gedink - hoe kan ons gemiddeld maar sonder verlies van punte Wel kan ons lukraak proe, interpoleer en gemiddelde - soveel keer as ons wil. Kom ons neem 'n blik op meer ingewikkeld data: 104 punte. Gryp monsters deur 1000 - en baie van diegene - en Interpoleer - ListContourPlot anyways doen dit: In elk geval - iets langs die lyne. Wel, wat ek sal voorstel is wreed eenvoudig. Jy wil iets beters. Maar ter wille van denke vermaak. Jy kry te veel detail interpolasie, want jy het so baie datapunte. Verminder hulle Jy kan ook bewegende gemiddelde, maar dit verwyder ook punte: VitaliyKaurov. Thanks a lot vir die antwoord Die dataa b c metode inderdaad verbeter die figuur. Maar soos jy sê, 'n paar data verlore en in my regte voorbeeld van die gehalte is nog steeds nie goed genoeg nie. Die bewegende gemiddelde manier is mooi. Maar my,. lys is eintlik nie bestel in x1 Dit x2 Dit x3. maar in plaas daarvan in 'n ewekansige wyse. So MovingAverage nie direk aansoek doen vir my werklike behoefte. Ook, die skerm vertoon is amazing :) â € Yi Wang 7 April 14 by 16: 33I het 'n lys van datapunte,. my data. Toe ek hulle plot, die kurwe is kronkelende. Ek wil die kurwe glad en die behoud van die twee skerp hoeke. Dit is 'n plot van die rou data. Ek het probeer om met behulp van 'n lae slaagsyfer filters vir 'n week, maar die kurwe is nog nie baie goed nie. My kurwe het baie zigzags. Die volgende is my laaglaatfilter funksie. Na die evaluering van die bogenoemde kode, kan ek die drie dele van die zigzag kurwe afsonderlik glad. Toe kombineer ek dit. Soos ek gesê het, die kurwe nog nie die geval is goed genoeg kyk. Sommige dele is onvanpas verander Wat ek wil hê, is iets soos hierdie, wat verkry is deur 'n tekening :). Ek wil net 'n paar Mathematica plot truuks of 'n ander benadering wat my die gladde kurwe Ek soek gebruik. gevra 10 Oktober 14 aan 13:04 Net 'n uitgebreide kommentaar te begin. Siek probeer om op te volg met 'n paar kode later vandag of oor die naweek. Dit klink soos 'n perfekte werk vir 'n Laguerre Filter en waarskynlik 'n aangepaste een, bv Laguerre Filters An Introduction. Jy kan baie van die inligting oor die aanlyn te vind. Die Laguerre Filter glad 'n datastel gebaseer op Laguerre polinome. Die eerste kwartaal, 'n eksponensiële bewegende gemiddelde, gevolg deur sekere terugvoer terme. Die smoothing kry beheer deur 'n alfa faktor (die alfa vir die eksponensiële bewegende gemiddelde) en gemonteerde ook die verdere terme. Alpha kan wissel van 1 tot die data byna presies tot 0 volg vir 'n baie stadige reaksie. Die resultaat gee geweegde gemiddelde van die verlede waardes. 'N aangepaste laguerre filter stel 'n veranderlike Alpha faktor op grond van hoe goed die filter volg die afgelope N waardes. Dit moet die die filter in staat stel om die data baie noukeurig te volg as dit verander karakter oor die span van die x-as. Mathematicas LaguerreL funksie kan dit baie maklik maak. Van die dokumentasie: Siek probeer om 'n paar kode later plaas. Hy antwoord 10 Oktober 14 aan 13:58 Hi, Jagra Dankie vir u interessant sal ek ook probeer dit Ek dink dat MovingAverage hierdie werk perfek kan doen as ons die gewig kan beheer om die gemiddelde te doen by die ossillerende deel en volg my kurwe naby die twee inversie punte. Soos jy kan sien, met my laaglaatfilter of kale39s GaussianFilter. Daar is 'n onvanpaste verandering in die regte deel van die kurwe, waar die oorspronklike kurwe is glad of goed genoeg nie. uitvoering kan 10 Oktober 14 by 14:14 Hier is 'n redelik ham-gierig benadering met behulp van GaussianFilter: Eerstens, 'n filter funksie: Hierdie funksie is van toepassing 'n Gaussiese filter om al die data van meer as 'n sekere y-waarde. Ons kan dit gebruik soos so: Om te speel met die waardes, ons kan bou 'n eenvoudige Manipuleer program: Ek dink die WienerFilter voer beter: geantwoord 10 Oktober 14 aan 13:52 Dankie boerenkool Soos jy kan sien, met my laaglaatfilter of jou GaussianFilter. Daar is beide 'n onvanpaste verandering in die regte deel van die kurwe, waar die oorspronklike kurwe is glad of goed genoeg nie. Ek dink jou WienerFilter is relatief goed. Maar ons kan nog verbeter. Kan jy pls plaas jou WienerFilter kode ndash kan 10 Oktober 14 by 14:21 Ixy vervang Net GaussianFilter met WeinerFilter. â € boerenkool 10 Oktober 14 by 14:22 Jou Antwoord 2016 stapel Exchange, IncForecasting met Eksponensiële Moving gemiddeldes vir stilstaande of byna stilstaande data, die eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n eenvoudige metode vir tydreekse vooruitskatting. Kies tussen voorspelling en glad aan die verskil tussen hulle sien is die smoothing parameter in die eksponensiële bewegende gemiddelde en is die gemiddelde vierkante fout tussen die voorspelling (rooi kurwe) en werklike waardes van die data (blou kurwe). Groter waardes van oorsaak minder glad. Wat jy kan foto's probeer details voorspelling ten tye gegee word deur waar is die werklike waarde van die tydreeks te keer. Dit rekursie begin by. Wanneer . die voorspelling is vir alle tye en wanneer. die voorspelling is die laaste waarneming. Vir meer inligting oor vooruitskatting met eksponensiële gladstryking metodes, sien 1. Studente moet hulself afvra: is daar enige verband tussen die voorkoms van die data en die optimale waarde van vir die voorspelling Hoekom isnt die eksponensiële bewegende gemiddelde 'n baie goeie vooruitskatting metode vir data met 'n tendens 1 SG Makridakis, SC wielmaker, en RJ Hyndman, voorspelling, metodes en toepassings. 3rd ed. Hoboken, New Jersey: John Wiley amp Sons, Inc. 1998.Wolfram taal. Wolfram Wolk Wolfram. Wolfram Wetenskap,. Berekenbaar Document Format,. Wolfram Engine, Wolfram taal. Wolfram Natuurlike taal verstaan System,. Wolfram Data Framework. Wolfram Universal Ontplooiing System,,. Wolfram Knowledge,, WolframAlpha. Mathematica 11 raquo Mathematica,,. , Mathematica,, Mathematica Online. -. , Mathematica. , Mathematica 5000, mdash, Mathematica. ,, Mathematica,,,,,,. Mathematica Wolfram, Wolfram taal. , -, -. Mathematica,. Mathematica,,,. Mathematica Wolfram taal,,. , Mathematica Wolfram Notebook Interface,,,,,,,. ,, Wolfram taal,. , Mathematica,. 150 000 150000 Dokumentasie Sentrum 10000 Wolfram Demonstrasies Projek. Mathematica Wolfram Knowledge. . Mathematica. , /. Mathematica,: (180),, Wolfram Data Drop. API,,,. . Ek probeer om 'n 3D histogram gebruik van bewegende gemiddelde in Mathematica glad. Ek weet daar is 'n funksie genoem smoothhistogram3D, wat naby aan wat ek wil, maar dit lyk vir slegs die opsie van die gebruik verspreiding funksies aan die kromme glad. Ek was in staat om 'n funksie te skep vir glad 'n 2D histogram deur die wysiging van hierdie StackOverflow antwoord op 'n interpolationOrder en die bewegende gemiddelde funksie sluit. Ek het probeer om dit uit te brei na die 3de dimensie met behulp van die onderstaande kode, maar didnt sukses het. Maar die 3D-funksie uitgange hierdie beeld met behulp van my datastel: imgur / MJeBbwW Ek het probeer om met behulp van 'n metode soortgelyk aan die eerste, behalwe met 'n opsie om dit glad met behulp van die bewegende gemiddelde: Dit outputted 'n beeld soos volg: Ek wil 'n datastel wat nou lyk soos die produksie van smoothhistogram3D, maar met die opsie om glad met die bewegende gemiddelde. Enige voorstelle Is daar 'n eenvoudiger manier Im nie besef Jammer ek besef die kode, veral die tweede stuk herstel, is skaars leesbare. Im nuut Mathematica en is net probeer om dit te kry om te werk. Dit is ook my eerste keer plaas op stapel oorloop dus asseblief verskoon enige opmaak of riglyn foute.
No comments:
Post a Comment