<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />CIAO
Sono presenti funzionalità di rilevamento dei picchi per le serie temporali in JMP? Con strumenti come l'integrazione del picco, l'ottimizzazione della linea di base, ecc.?
Grazie
Ah hai ragione, non stavo pensando a qualcosa di così approfondito come PeakFit. Sono decisamente interessato al componente aggiuntivo che hai menzionato. Ti manderò un'e-mail a riguardo.
Nel formulare i miei commenti sul "software di nicchia", avevo in mente qualcosa del genere http://www.sigmaplot.co.uk/products/peakfit/peakfit.php .
Come ho anche detto, però, il modo in cui JMP si confronta con le tue esigenze dipende in ultima analisi dalla profondità e dall'ampiezza di queste ultime (e anche da chi altro nel tuo gruppo di lavoro, se qualcuno, ha bisogno di fare quello che vuoi fare). Ho del codice per creare semplici aree di punta se vuoi scrivermi una mail an.cox@jmp.com . Se quello che vuoi è semplice, sarei felice di creare un componente aggiuntivo per lo scambio di file (ma non posso promettere di farlo subito).
Ciao Ian,
Grazie per i gentili suggerimenti Non avrei pensato che l'integrazione numerica di un grafico (che richiede una modellazione di base) o il calcolo di alcuni valori ottimali locali sarebbero stati di nicchia, ma forse non si adattano all'intento iniziale di JMP. Sono d'accordo che queste funzioni possano essere scritte in script - l'integrazione è "solo" una somma di losanghe - ma se potessi evitare di reinventare la ruota...
A seconda della profondità e dell'ampiezza dei tuoi requisiti specifici, JMP dispone di molti degli elementi costitutivi di cui potresti aver bisogno. Ad esempio, il codice seguente genera alcuni dati casuali e mostra come adattare due gaussiane (utilizzando 'Analizza > Distribuzione'). Fai 'File > Nuovo > Nuovo script', copia e incolla il codice nella finestra che appare, quindi fai 'Modifica > Esegui script'):
NomiDefaultToHere ( 1 ) ;
// Crea alcuni dati con due picchi. . .
n1 = 500 ; mu1 = 0 ; sig1 = 1 ;
n2 = 500 ; mu2 = 2 ; sig2 = 2 ;
picco1 = J ( n1 , 1 , CasualeNormale ( mu1 , sig1 )) ;
picco2 = J ( n2 , 1 , CasualeNormale ( mu2 , sig2 )) ;
picchi = VConcat ( picco1 , picco2 ) ;
dt = Nuova tabella ( "Picchi" , Nuova colonna ( "Y" , Numerico , Continuo , Valori ( picchi ))) ;
// Usa 'Miscele normali' in 'Distribuzione' per adattarlo
dt << Distribuzione ( Distribuzione continua ( Colonna ( : Y ) , Distribuzione adatta ( Miscele normali ( Cluster ( 2 ) ) ))) ;
Ma probabilmente vorrai adattare un misto di Lorentziani, nel qual caso avrai bisogno di 'Analizza > Modellazione > Non lineare' (vedi, ad esempio: https://www.jmp.com/about/events/summit2013/resources/Paper_Susan_Walsh.pdf per iniziare con questo).
Tuttavia, ricorda che JMP è un software statistico "per tutti gli usi": If desideri la gamma completa di funzionalità fornite da software più di nicchia per la gestione dei dati spettrali, avresti del lavoro da fare e avrai bisogno di alcune conoscenze per farlo.
Sto osservando tracce di metodi termoanalitici. Osservando le integrazioni di picco, posso dedurre il progresso della reazione (alfa). Combinando tali calcoli lungo le diverse tracce, è possibile stimare i parametri cinetici delle reazioni coinvolte nel processo.
Forse ho frainteso, ma associo la "integrazione del picco" e l'"ottimizzazione della linea di base" più ai dati spettrali che alle serie temporali. Puoi essere un po' più specifico su quali dati hai e cosa speri di ottenerne, per favore?
