FDE für NichtfunktionenEiner meiner Kollegen hat etwas über FDE gelernt (wir haben viele Anwendungen dafür in Kunststoffen/Elastomeren/Kautschuken) und mir einige seiner Daten gezeigt. Ein Test, den wir durchführen, ist Stress-Dehnung: Wenden Sie Kraft auf die Probe an und messen Sie, wie stark sie sich dehnt; Lösen Sie die Kraft und sehen Sie, wie sich die Probe erholt (denken Sie an diese Eigenschaft und wenden Sie sie auf das Siegel an Ihrer Autotür oder den Reifen Ihres Autos an). In den Kurven stecken viele Informationen. Das Problem ist, dass sie keine Funktionen sind: Jeder x-Wert hat zwei y-Werte (siehe Anhang).
Hat jemand da draußen eine Möglichkeit, mit dieser Art von Daten umzugehen? Eine Methode wäre, die Dehnung (Verschiebung, x-Achse) für die Relaxationskurve zu transformieren, indem die Gesamtverschiebung berechnet und zur endgültigen Verschiebung der Dehnungskurve addiert wird.
Danke im Voraus! Fröhliche Weihnachten und frohes Neues!
AnalytikBetreff: FDE für Nicht-FunktionenVielen Dank @ich h ! Nahm ein paar Formeln, um die Reflexionen zu machen. Es funktionierte!
Betreff: FDE für Nicht-Funktionen@Mark_Bailey Sie haben Recht, wenn Sie DTW nicht verwenden. Ich vergesse, dass Sie die Warping-Funktionen nicht zur Analyse zurück in die Tabelle ziehen können.Stattdessen könnte die X-Achse vor der Verwendung der FDE-Plattform manuell skaliert werden, und die Skalierungsfaktoren können später neben den FDE-Ergebnissen analysiert werden. Ohne diese Skalierung würden die FDE-Komponenten meines Erachtens zu Maßen für die Gesamtfestigkeit und Erholung des Materials, wobei diese Informationen direkter aus der Tabelle abgeleitet werden können (sorry, wenn dies die falschen Begriffe sind).Die Form dieser Kurven ist der Punkt, an dem FDE viele neue Erkenntnisse liefern würde.
Wie Sie vorschlagen, ist es zwar so einfach, mehrere Methoden auszuprobieren, ich würde es wahrscheinlich mit und ohne Skalierung versuchen!
Betreff: FDE für Nicht-FunktionenIch mag @Kevin_Anderson 's Vorschlag, dass dieses Problem der Handschriftanalyse ähnlich ist, was Ihnen einen guten Präzedenzfall gibt.
Ich mag @ich h Vorschlag von , da Sie eine einzelne Funktion im Verlauf der Erhöhung und anschließenden Verringerung der Belastung beibehalten. Ich rate davon ab, das dynamische Time Warping zu verwenden, um Features in diesem Fall zu registrieren. Ich denke, es würde Informationen ändern oder verlieren.
Das Gute an JMP ist, dass Sie all diese Vorschläge einfach und schnell ausprobieren können!
Betreff: FDE für Nicht-FunktionenEine Idee:
- Reflektieren Sie die unteren Kurven auf der rechten Seite der oberen
- Berechnen Sie die Dauer jeder Kurve und schließen Sie diese als weitere Variable ein, und verwenden Sie diese dann, um die Dauer der Chargen so zu skalieren, dass sie ausgerichtet sind.
- Verwenden Sie die alte Skala der X-Achse (maximaler Weg) als zusätzliche Spalte im Datensatz, getrennt von den Kurven in der FDE-Analyse
Wenn ich das Experiment richtig verstehe, wäre die x-Achse so etwas wie die Gesamtreise und ein Zeitmaß.Die „Korrektur“ der Zeitskala könnte sowohl auf dem Punkt des maximalen Hubs (in der Mitte des Diagramms) als auch auf der Enddehnung (rechte Seite des Diagramms) basieren.In FDE würden Kurven etwa so aussehen:
Eine andere Idee:
Analysieren Sie beide Kurven mit separaten FDE-Analysen, exportieren Sie zusammengefasste Werte zurück in die Datentabelle und führen Sie die Analyse dort fort.
Bearbeiten, um die dynamische Zeitverzerrungsfunktion für weitere Diskussionen zu ersetzen.
Betreff: FDE für Nicht-FunktionenHallo Mark!
Mein Freund und Kollege Teri Utlaut und ich haben 2011 auf einer JMP Discovery-Konferenz zum Thema Funktionale Datenanalyse referiert!Diese Präsentation füge ich dieser Antwort bei.
Ich habe keine Erfahrung mit Ihrer spezifischen Anwendung, aber Sie sollten erwägen, dies wie eine multivariate FDA zu behandeln und die Bewegung von Punkten im Raum zu verfolgen.Die Rolle der Zeit geht bei Plots durch den Raum verloren, kann aber bis zu einem gewissen Grad wiederhergestellt werden, indem die separaten X- und Y-Koordinaten in regelmäßigen Zeitintervallen aufgetragen werden.Diese Diagramme werden als bivariate funktionale Datenobjekte behandelt.Dieses Objekt einer funktionalen Hauptkomponentenanalyse zu unterziehen (Eigenfunktionen erhalten den weniger imposanten Namen von Obertöne in Multivariate FDA!), können diese Harmonischen geglättet und zur Interpretation mit VARIMAX-Rotationen gedreht werden.Dieses Verfahren wird beispielsweise zur Handschriftenanalyse verwendet.Ich habe zuvor MATLAB und R verwendet, um dies zu tun, und JMP-Schnittstellen mit beiden Paketen sind sehr gut.
Viel Glück!
