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Hallo

Gibt es in JMP Spitzenerkennungsfunktionen für Zeitreihen? Mit Tools wie Peak-Integration, Baseline-Optimierung usw. ?

Danke

Betreff: Peak-Integrationsfunktionen in JMP

Ah, Sie haben Recht, ich habe nicht an etwas so Gründliches wie PeakFit gedacht. Ich interessiere mich auf jeden Fall für das von Ihnen erwähnte Add-In. Ich werde Ihnen eine E-Mail darüber senden.

Betreff: Peak-Integrationsfunktionen in JMP

Als ich meine Bemerkungen zu „Nischensoftware“ machte, hatte ich so etwas im Sinn http://www.sigmaplot.co.uk/products/peakfit/peakfit.php .

Wie ich jedoch bereits sagte, hängt die Leistung von JMP im Vergleich zu Ihren Anforderungen letztendlich von der Tiefe und Breite der letzteren ab (und auch davon, wer sonst in Ihrer Arbeitsgruppe, wenn überhaupt jemand, das tun muss, was Sie tun möchten). Wenn Sie mir eine E-Mail senden möchten, habe ich Code für einfache Peak-Bereiche an.cox@jmp.com . Wenn Ihre Wünsche einfach sind, erstelle ich gerne ein Add-in für den Dateiaustausch (ich kann aber nicht versprechen, das sofort zu tun).

Betreff: Peak-Integrationsfunktionen in JMP

Hallo Ian,

Vielen Dank für die netten Vorschläge. Ich hätte nicht gedacht, dass die numerische Integration eines Diagramms (was eine gewisse Basismodellierung erfordert) oder die Berechnung einiger lokaler Optima eine Nische wäre, aber vielleicht entspricht es nicht der ursprünglichen Absicht von JMP. Ich stimme zu, dass diese Funktionen per Skript erstellt werden können – Integration ist „nur“ eine Summe von Pastillen – aber wenn ich es vermeiden könnte, das Rad neu zu erfinden ...

Betreff: Peak-Integrationsfunktionen in JMP

Abhängig von der Tiefe und Breite Ihrer spezifischen Anforderungen verfügt JMP über viele der Bausteine, die Sie möglicherweise benötigen. Der folgende Code generiert beispielsweise einige Zufallsdaten und zeigt, wie zwei Gaußsche Gleichungen angepasst werden (mithilfe von „Analysieren > Verteilung“). Führen Sie „Datei > Neu > Neues Skript“ aus, kopieren Sie den Code und fügen Sie ihn in das angezeigte Fenster ein, und führen Sie dann „Bearbeiten > Skript ausführen“ aus):

NamesDefaultToHere ( 1 ) ;

// Einige Daten mit zwei Spitzen erstellen. . .

n1 = 500 ; mu1 = 0 ; sig1 = 1 ;

n2 = 500 ; mu2 = 2 ; sig2 = 2 ;

Peak1 = J ( n1 , 1 , ZufälligNormal ( mu1 , sig1 )) ;

Peak2 = J ( n2 , 1 , ZufälligNormal ( mu2 , sig2 )) ;

Gipfel = VConcat ( Peak1 , Peak2 ) ;

dt = NeueTabelle ( „Gipfel“ , Neue Spalte ( „Y“ , Numerisch , Kontinuierlich , Werte ( Gipfel ))) ;

// Passenderweise „Normale Mischungen“ in „Verteilung“ verwenden

dt << Verteilung ( Kontinuierliche Verteilung ( Spalte ( : Y ) , Fit-Verteilung ( Normale Mischungen ( Cluster ( 2 ) ) ))) ;

Aber Sie möchten wahrscheinlich eine Mischung aus Lorentz-Funktionen anpassen. In diesem Fall benötigen Sie „Analyse > Modellierung > Nichtlinear“ (siehe zum Beispiel: https://www.jmp.com/about/events/summit2013/resources/Paper_Susan_Walsh.pdf um damit anzufangen).

Bedenken Sie jedoch, dass JMP eine Allzweck-Statistiksoftware ist: Wenn Wenn Sie den gesamten Funktionsumfang nutzen möchten, den Nischensoftware für den Umgang mit Spektraldaten bietet, müssen Sie einiges an Arbeit erledigen und benötigen dafür einige Kenntnisse.

Betreff: Peak-Integrationsfunktionen in JMP

Ich untersuche Spuren thermoanalytischer Methoden. Durch die Betrachtung der Spitzenintegrationen kann ich auf den Reaktionsfortschritt (Alpha) schließen. Durch die Kombination solcher Berechnungen entlang der verschiedenen Spuren kann man die kinetischen Parameter der am Prozess beteiligten Reaktionen abschätzen.

Betreff: Peak-Integrationsfunktionen in JMP

Vielleicht habe ich es falsch verstanden, aber ich verbinde „Peak-Integration“ und „Baseline-Optimierung“ eher mit Spektraldaten als mit Zeitreihen. Könnten Sie bitte etwas genauer sagen, über welche Daten Sie verfügen und was Sie daraus erhoffen?