FDE 模型选择和拟合。 一个“棘手”的问题......大家好，
我目前正在尝试使用 FDE 探索一些响应随时间变化的分析数据。
上下文是，这是一种分析方法，其中相同样品的响应随时间变化。 我们使用表面响应 DoE 设计试图捕捉两个主要因素的影响并确定导致这种变化的原因。
对于设计中的每个实验，我们添加了多个重复以生成每个实验的时间序列。 然后使用 FDE 对其进行分析。
附图显示了数据的 b 样条拟合。 我的猴脑在这里看到了一个非常明显的振荡模式。 拟合显然不是很好，我无法将 Knots 增加到 5（因为有人建议尝试 12-13 来尝试捕获每个拐点），但我不知道如何去做；所以对此的任何帮助将不胜感激。
我的问题是，您认为分析这些数据的最佳方法是什么？ 终点是确定阻止响应随时间变化的条件。
我已经考虑对时间序列数据进行标准化以消除振荡，但担心我会在那里失去一些分辨率。 由于“运行”时间，我也无法增加采样频率。
谢谢！
分析美国能源部回复：FDE 模型选择和拟合。 一个“棘手”的问题......拟合的选择基于模型选择标准和对单个函数的审查。 各个功能的拟合看起来相当不错。 在所有函数的叠加中绘制的红线是均值函数。
各个功能看起来与叠加层完全不同。 也就是说，我没有看到任何单个函数的振荡。 它们是域的片段吗？
如果函数确实振荡，那么傅立叶基可能会表现得更好。 假设是每个函数代表一个动作周期，尽管一个周期可能表现出不止一个振荡。
回复：FDE 模型选择和拟合。 一个“棘手”的问题......嗨，马克，
感谢您的回复。
我不期望数据中出现任何周期性响应，而是根据条件的不同斜率呈下降趋势。 如果您认为合适，那么我很乐意按照您的经验并接受我的数据！
鉴于我不熟悉 FDE，我认为最好寻求专家意见。
谢谢！
