LowessFilter (FPScript)
Filtre un ensemble de données avec un filtre de lissage Lowess (lissage des nuages de points par régression pondérée localement).
Syntaxe
LowessFilter(DataSet, SmoothingWidth [ , Iterations = 0 ])
La syntaxe de la fonction LowessFilter se compose des éléments suivants :
Section |
Description |
|---|---|
DataSet |
L'ensemble de données à filtrer (lisser). Les structures de données autorisées sont Séries de données, Matrice de données, Signal, Série de signaux, Série de signaux avec composante X bidimensionnelle et Courbe 3D. Tous les types de données numériques sont autorisés. Des restrictions supplémentaires s'appliquent à la composante X.Les valeurs doivent être monotonement croissantes. Si l'argument est une liste, alors la fonction est exécutée pour chaque élément de la liste et le résultat est également une liste. |
SmoothingWidth |
Spécifie combien de valeurs voisines, y compris la valeur à lisser, doivent être incluses pour le lissage. La largeur de lissage doit être supérieure à 2 et inférieure ou égale à la longueur de l'ensemble de données. Les structures de données autorisées sont Scalaire. Les types de données pris en charge sont Entier de 16 bits et Entier de 32 bits. Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. |
Iterations |
Spécifie la fréquence de répétition de l'algorithme. Les structures de données autorisées sont Scalaire. Les types de données pris en charge sont Entier de 16 bits et Entier de 32 bits. La valeur doit être supérieure ou égale à 0 et inférieure ou égale à 10. Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. Si l'argument n'est pas spécifié, il est défini à la valeur par défaut 0 . |
Remarques
Le résultat a la même structure et la même unité que l'argument DataSet.
La méthode Lowess est un lissage par régression pondérée localement utilisant une méthode itérative des moindres carrés pondérés pour l'ajustement des courbes dans un diagramme de dispersion bidimensionnel pour lequel deux types de pondération sont utilisés : la pondération de proximité et la pondération robuste. Une fonction linéaire est utilisé comme fonction modèle.
Avant le filtrage, les valeurs sont converties en valeurs réelles ou complexes à virgule flottante de 64 bits. Le type de données du résultat est toujours une valeur réelle ou complexe à virgule flottante de 64 bits.
Disponible dans
Option Filtres numériques
Exemples
LowessFilter(Signal, 10, 1) |
Lisse un signal en utilisant le filtre de lissage Lowess et une largeur de lissage de 10. L'algorithme utilise une itération. |