FDE für NichtfunktionenEiner meiner Kollegen hat sich über FDE informiert (wir haben viele Anwendungen dafür in Kunststoffen/Elastomeren/Kautschuken) und zeigte mir einige seiner Daten. Ein von uns durchgeführter Test ist der Spannungs-Dehnungs-Test: Üben Sie Kraft auf die Probe aus und messen Sie, wie stark sie sich ausdehnt. Lassen Sie die Kraft los und sehen Sie, wie sich die Probe erholt (denken Sie über diese Eigenschaft nach und wenden Sie sie auf die Dichtung an Ihrer Autotür oder den Reifen Ihres Autos an). In den Kurven stecken viele Informationen. Das Problem besteht darin, dass es sich nicht um Funktionen handelt: 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 Entspannungskurve umzuwandeln, indem die Gesamtverschiebung berechnet und zur endgültigen Verschiebung der Streckkurve addiert wird.
Vielen Dank im Voraus! Frohe Weihnachten, Frohes neues Jahr!
Qualitäts- und VerfahrenstechnikBetreff: FDE für NichtfunktionenDanke @ich h ! Ich brauchte ein paar Formeln, um die Überlegungen anzustellen. Es funktionierte!
Betreff: FDE für Nichtfunktionen@Mark_Bailey Sie haben Recht, wenn Sie DTW nicht verwenden. Ich habe vergessen, 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 meiner Meinung nach zu Maßen für die Gesamtfestigkeit und Erholung des Materials werden, wobei diese Informationen direkter aus der Tabelle abgeleitet werden können (entschuldigen Sie, wenn das die falschen Begriffe sind).Die Form dieser Kurven ist der Punkt, an dem FDE viele neue Erkenntnisse liefern würde.
Wie Sie vorschlagen, ist es jedoch so einfach, mehrere Methoden auszuprobieren, dass ich es wahrscheinlich mit und ohne Skalierung versuchen würde!
Betreff: FDE für NichtfunktionenIch mag @Kevin_Anderson 's Vorschlag, dass dieses Problem der Handschriftanalyse ähnelt, was Ihnen einen guten Präzedenzfall bietet.
Ich mag @ich h Vorschlag von , da Sie eine einzelne Funktion beibehalten, indem Sie die Belastung erhöhen und dann verringern. Ich rate in diesem Fall davon ab, die dynamische Zeitverzerrung zur Registrierung von Funktionen zu verwenden. Ich denke, es würde Informationen verändern oder verlieren.
Das Gute an JMP ist, dass Sie alle diese Vorschläge einfach und schnell ausprobieren können!
Betreff: FDE für NichtfunktionenEine Idee:
- Spiegeln Sie die unteren Kurven auf der rechten Seite der oberen
- Berechnen Sie die Dauer jeder Kurve und beziehen Sie diese als weitere Variable ein. Verwenden Sie diese dann, um die Dauer der Chargen so zu skalieren, dass sie ausgerichtet sind.
- Verwenden Sie die alte X-Achsenskala (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 der Gesamtweg und ein Maß für die Zeit.Die „Korrektur“ der Zeitskala könnte sowohl auf dem Punkt der maximalen Bewegung (in der Mitte des Diagramms) als auch auf der endgültigen Dehnung (rechte Seite des Diagramms) basieren.In FDE würden Kurven etwa so aussehen:
Eine andere Idee:
Analysieren Sie beide Kurven mithilfe separater FDE-Analysen, exportieren Sie zusammengefasste Werte zurück in die Datentabelle und setzen Sie die Analyse dort fort.
Bearbeiten, um die dynamische Zeitverzerrungsfunktion gemäß weiterer Diskussion zu ersetzen.
Betreff: FDE für NichtfunktionenHallo Mark!
Meine Freundin und Kollegin Teri Utlaut und ich haben 2011 auf einer JMP Discovery-Konferenz einen Vortrag über funktionale Datenanalyse gehalten!Ich füge diese Präsentation dieser Antwort bei.
Ich habe keine Erfahrung mit Ihrer spezifischen Anwendung, aber Sie könnten erwägen, dies wie eine multivariate FDA zu behandeln, die die Bewegung von Punkten im Raum verfolgt.Die Rolle der Zeit geht bei Darstellungen durch den Raum verloren, kann jedoch bis zu einem gewissen Grad wiederhergestellt werden, indem die separaten X- und Y-Koordinaten in regelmäßigen Zeitintervallen aufgetragen werden.Diese Diagramme werden als bivariates Funktionsdatenobjekt behandelt.Unterziehen Sie dieses Objekt einer funktionalen Hauptkomponentenanalyse (Eigenfunktionen erhalten den weniger imposanten Namen). Harmonische in Multivariate FDA!), können diese Harmonischen zur besseren Interpretierbarkeit mithilfe von VARIMAX-Rotationen geglättet und gedreht werden.Dieses Verfahren wird beispielsweise zur Handschriftanalyse eingesetzt.Ich habe dazu bereits MATLAB und R verwendet, und JMP lässt sich sehr gut mit beiden Paketen verbinden.
Viel Glück!
