こんにちは、
一連の異なるデバイスとそれらの信号応答応答を時間の関数としてプロットしています。 プロットが値、たとえば3100と交差したら、各より滑らかなプロットから時間値を引き出したいと思います。 散布データは粗すぎてこれが発生する時間を取得できませんが、各デバイスのよりスムーズな適合の背後にある関数がある場合は、この情報が利用可能である必要があります。
これが可能かどうか、もしそうなら、これをどのように行うかを誰かが知っていますか？
JMPは機能を提供しますスプラインCoef（）とスプラインEval（） 。使用できますスプラインCoef（）スプラインパラメータを取得するには、任意のポイントでそのスプラインを評価します。これをニュートン法で簡単に使用して、各スプラインが値（たとえば、3100）と交差するタイミングを決定できます。
スプラインラムダが通常期待するものと一致するように、この前にxデータ（平均ゼロ、std-dev = 1）を正規化する必要があることに注意してください。
これは、あなたが求めていることを実行すると私が信じている、私がちょうど一緒に投げた例です：
Names Default to Here( 1 );
determine crossover = Function( {table, value, spline lambda, x col, y col, group, precision = 0.1},
{Default Local},
spline number = 64;
max runs = 10;
rows = table << Get Rows Where( Excluded( Row State() ) == 0 );
groups = Associative Array( Column( table, group )[rows] ) << Get Keys;
curves = [=>];
For( i = 1, i <= N Items( groups ), i++,
item = groups[i];
Eval( Parse( Eval Insert( JSL Quote(
rows = table << Get Rows Where( Excluded( Row State() ) == 0 & :Name("^group^") == "^item^" )
) ) ) );
curves[item] = [=>];
curves[item]["rows"] = rows;
curves[item]["abcissa"] = Column( table, x col )[rows];
curves[item]["ordinate"] = Column( table, y col )[rows];
curves[item]["abcissa mean"] = Mean( curves[item]["abcissa"] );
curves[item]["abcissa stddev"] = Std Dev( curves[item]["abcissa"] );
If( curves[item]["abcissa stddev"] == 0, curves[item]["abcissa"] = 1 );
curves[item]["abcissa"] = (curves[item]["abcissa"] - curves[item]["abcissa mean"]) / curves[item]["abcissa stddev"];
first = Min( curves[item]["abcissa"] );
last = Max( curves[item]["abcissa"] );
curves[item]["crossover abcissa"] = .;
curves[item]["crossover ordinate"] = -1932870987120;
run = 1;
While( Abs( value - curves[item]["crossover ordinate"] ) > precision * value & run <= max runs,
run++;
points = first :: last :: (last - first) / spline number;
coef = Spline Coef( curves[item]["abcissa"], curves[item]["ordinate"], spline lambda );
spline = Spline Eval(
points,
coef
);
For( j = 1, j <= spline number, j++,
If( spline[j] > value,
first = If( j == 1, first, points[j - 1] );
last = points[j];
Break();
,
If( Abs( value - spline[j] ) < Abs( value - curves[item]["crossover ordinate"] ),
curves[item]["crossover abcissa"] = points[j] * curves[item]["abcissa stddev"] + curves[item]["abcissa mean"];
curves[item]["crossover ordinate"] = spline[j];
)
)
);
If( first == last, Break() );
);
first = Min( curves[item]["abcissa"] );
last = Max( curves[item]["abcissa"] );
points = first :: last :: (last - first) / spline number;
curves[item]["spline ordniate"] = Spline Eval(
points,
coef
);
curves[item]["spline abcissa"] = points * curves[item]["abcissa stddev"] + curves[item]["abcissa mean"];
curves[item]["abcissa"] = curves[item]["abcissa"] * curves[item]["abcissa stddev"] + curves[item]["abcissa mean"];
);
curves
);
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Nonlinear Examples/Algae Mitscherlich.jmp");
lambda = 1;
Current Data Table( dt );
gb = Graph Builder(
Size( 516, 450 ),
Show Control Panel( 0 ),
Variables( X( :Days ), Y( :Algae density ), Overlay( :Treatment ) ),
Elements( Points( X, Y, Legend( 18 ) ), Smoother( X, Y, Legend( 19 ), Lambda( lambda ) ) ),
SendToReport(
Dispatch(
{},
"Algae density",
ScaleBox,
{Add Ref Line( 3, "Solid", "Black", "", 1 )}
)
)
);
curves = determine crossover( dt, 3, lambda, "Days", "Algae density", "Treatment", 0.001 );
gbr = Report( gb );
dt << Color or Mark by Column( :Treatment );
{y min, y max} = Eval List( {gbr[Axis Box( 2 )] << Get Min, gbr[Axis Box( 2 )] << Get Max} );
key = curves << First;
While( !Is Empty( key ),
Print( Eval List( {key, curves[key]["crossover abcissa"], curves[key]["crossover ordinate"]} ) );
color = Color Of( Row State( curves[key]["rows"][1] ) );
Eval( Eval Expr(
gbr[Frame Box( 1 )] << Add Graphics Script(
Pen Color( Expr( color ) );
Pen Size( 2 );
Line( {Expr( curves[key]["crossover abcissa"] ), Expr( y min )}, {Expr( curves[key]["crossover abcissa"] ), Expr( y max )} )
)
) );
key = curves << Next( key )
)
JMPProのFunctionalDataExplorerには、関数、プロファイル、および曲線を操作するための多くのツールが用意されています。
