関数以外の FDE私の同僚の 1 人が FDE について学んでおり (プラスチック/エラストマー/ゴムで多くの用途があります)、彼のデータの一部を見せてくれました。 私たちが行うテストの 1 つは応力-ひずみです。サンプルに力を加えて、どれだけ伸びるかを測定します。力を解放し、サンプルがどのように回復するかを確認します (その特性について考えて、車のドアまたは車のタイヤのシールに適用します)。 曲線には多くの情報があります。 問題は、それらが関数ではないことです。各 x 値には 2 つの y 値があります (添付を参照)。
この種のデータを処理する方法を知っている人はいますか? 1 つの方法は、総変位を計算し、それを伸張曲線の最終的な変位に追加することにより、緩和曲線の歪み (変位、x 軸) を変換することです。
前もって感謝します！ メリークリスマス＆ハッピーニューイヤー！
分析Re: 関数以外の FDEありがとう@ih ! 反射を行うためにいくつかの式を取りました。 出来た！
Re: 関数以外の FDE@マークベイリーDTW を使用しないことについては正しいですが、分析のためにワープ関数をテーブルに戻すことはできないことを忘れています。代わりに、FDE プラットフォームを使用する前に X 軸を手動でスケーリングすることができ、スケーリング係数は後で FDE 結果の隣で分析できます。 このスケーリングがなければ、FDE コンポーネントは材料の総強度と回復の尺度になると思います。その情報は表からより直接的に推測できます (用語が間違っていたらすみません)。これらの曲線の形状は、FDE が多くの新しい洞察を提供する場所です。
あなたが示唆するように、複数の方法を試すのはとても簡単ですが、スケーリングの有無にかかわらず試してみたいと思います!
Re: 関数以外の FDE好き@ケビン_アンダーソンこの問題は手書き分析に似ているという の提案は、良い前例を提供します。
好き@ihの提案は、ひずみを増加させてから減少させる過程で単一の関数を維持するためです。 この場合、ダイナミック タイム ワーピングを使用してフィーチャを登録しないことをお勧めします。 情報が変更されたり失われたりすると思います。
JMP の良いところは、これらすべての提案を簡単かつ迅速に試すことができることです。
Re: 関数以外の FDE1 つのアイデア:
- 下のカーブを上のカーブの右側に反映
- 各曲線の持続時間を計算し、それを別の変数として含めてから、それを使用してバッチの持続時間をスケーリングし、それらが整列されるようにします。
- FDE 解析の曲線とは別のデータ セットの追加の列として、古い X 軸スケール (最大移動量) を使用します。
実験を正しく理解していれば、x 軸は総移動量のようなものになり、時間の測定値になります。タイム スケールの「補正」は、最大移動点 (チャートの中央) と最終伸び (チャートの右側) の両方に基づくことができます。FDE では、曲線は次のようになります。
別のアイデア:
別々の FDE 分析を使用して両方の曲線を分析し、集計された値をデータ テーブルにエクスポートして、そこで分析を続行します。
さらなる議論に従って、動的タイム ワーピング機能を置き換えるように編集します。
Re: 関数以外の FDEハイマーク！
友人で同僚のテリ・ウトラウトと私は、2011 年の JMP Discovery カンファレンスで機能データ分析について発表しました。そのプレゼンテーションをこの返信に添付します。
特定のアプリケーションの経験はありませんが、これを多変量 FDA のように扱い、空間内の点の動きを追跡することを検討してください。空間を介したプロットでは時間の役割が失われますが、一定の時間間隔で個別の X 座標と Y 座標をプロットすることで、ある程度回復することができます。これらのプロットは、二変量機能データ オブジェクトとして扱われます。そのオブジェクトを関数主成分分析にかけます (固有関数には、あまり印象的でない名前が付けられます。高調波多変量 FDA で!)、VARIMAX 回転を使用して、これらの高調波を平滑化し、解釈可能にするために回転させることができます。たとえば、このプロセスは手書きの分析に使用されます。以前にこれを行うために MATLAB と R を使用したことがあり、JMP は両方のパッケージと非常にうまく連携しています。
幸運を！
