功能數據分析和分類：如何使用初始模型的傅立葉基礎計算新數據（原始擬合看不到）的 FPC？你好！
我正在使用實驗室實驗中的多個傳感器進行實驗，我已經能夠收集大約 700 個樣本，每個樣本都有大約 200 個功能數據點，我一直在使用 Functional Data Explorer 通過擬合傅里葉進行降維基礎，然後是其相應的 FPC。
我正在按照文檔（JMP 16.2 手冊第 299 頁）中的“發酵過程”示例進行操作，稍後我將運行一個分類器來識別 0 類或 1 類，它們已經在相同的數據中標記。 到目前為止一切都很好，但我如何針對看不見的數據測試這個分類器？如何使用原始傅立葉擬合從新數據中獲取相應的 FPC？
非常感謝！！
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