非関数の FDE私の同僚の 1 人は 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 FDE を多く応用しています)、彼のデータのいくつか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てください)。 曲線には多くの情報が含まれています。 問題は、こ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持っている人はいますか? 1 つの方法は、合計変位を計算し、それを伸縮曲線の最終変位に追加することにより、緩和曲線のひずみ (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！
品質およびプロセスエンジニアリングRe: 非関数の FDEありがとう@ih ！ 反射を行うためにいくつかの式を使用しました。 出来た！
Re: 非関数の FDE@Mark_Bailey DTW を使用しないことについては正しいですが、ワーピング関数を分析のためにテーブルに戻すことができないことを忘れていました。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 結果の横で分析できます。 このスケーリングがなければ、FDE 成分は材料の総強度と回復の尺度になり、その情報は表からより直接的に推測できると思います (用語が間違っていたら申し訳ありません)。これらの曲線の形状から、FDE は多くの新しい洞察を提供します。
あなたが示唆しているように、複数の方法を試すのは非常に簡単ですが、スケーリングの有無にかかわらず試してみるとよいでしょう。
Re: 非関数の FDE好き@ケビン・アンダーソンこの問題は手書き解析に似ているという さんの提案は、良い前例となります。
好き@ihの提案は、ひずみが増加してから減少する過程で単一の機能を維持するためです。 この場合、動的タイム 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。 情報が変更または失われると思います。
JMP の良いところは、これらの提案をすべて簡単かつ迅速に試せることです。
Re: 非関数の FDE1 つのアイデア:
- 下のカーブを上のカーブの右側に反映します
- 各曲線の継続時間を計算し、それを別の変数として含め、それを使用してバッチの継続時間を調整して、それらが揃うようにします。
- 古い X 軸スケール (最大移動量) を、FDE 解析の曲線とは別のデータ セットの追加列として使用します。
実験を正しく理解していれば、x 軸は総移動距離のようなもので、時間の測定値になるでしょう。時間スケールの「補正」は、最大移動点 (グラフの中央) と最終伸び (グラフの右側) の両方に基づいて行うことができます。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 解析を使用して両方の曲線を解析し、集計された値をデータ テーブルにエクスポートして戻し、そこで解析を続行します。
さらなる議論に従って、動的タイムワーピング関数を置き換えるために編集します。
Re: 非関数の FDEハイマーク！
私の友人で同僚の Teri Utlaut 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。
私にはあなたの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するとよいでしょう。空間を通したプロットでは時間の役割が失われますが、一定の時間間隔で別々の X 座標と Y 座標をプロットすることである程度回復できます。これらのプロットは、二変量関数データ オブジェクトとして扱われます。そのオブジェクトを機能主成分分析の対象にします (固有関数には、あまり印象的ではない名前が付けられています)高調波多変量 FDA では!)、VARIMAX 回転を使用して、これらの高調波を平滑化し、解釈しやすくするために回転できます。たとえば、このプロセスは筆跡分析に使用されます。私は以前これを行うために MATLAB と R を使用したことがありますが、JMP は両方のパッケージと非常によく連携します。
幸運を！
