スペクトルデータからスパイクピークを発見みなさんこんにちは。
助けが必要です。スパイクから最小値と最大値を見つけ、その 2 つの値のデルタ計算を行う方法はありますか。データセットを添付しました。簡単に言うと、顧客は次のことを達成したいと考えています。
この方程式 delta y/delta x に答える必要があります。ここで、 y は温度、 x は時間です。
デルタは、バッチが開始されたときと同じバッチが終了したときの差です。
添付のファイルは生データです。これをプロットすると、多くのピークが見られます。谷からピークまでが 1 つのバッチです。したがって、バッチの開始温度 (つまり、最低温度) と終了温度 (つまり、最高温度) と、この差がどの速度で発生したかを取得したいと思います。
計算は非常に簡単です。必要なのは、私たちが送信する生データからこれらのポイントを見つけるための支援だけです。そして、分析を自動化します。
Re: スペクトルデータからスパイクピークを発見ありがとう、マーティン。助かりました!! はい、次のバージョンで何らかの式などを実装できれば、私も賛成です。Re: スペクトルデータからスパイクピークを発見データのノイズに関しては、マーティンに同意せざるを得ません。私が見ているパターン/傾向は 4 つあります。1) 時間の経過とともに全体的に上昇傾向。2) 一連の急激な変動の後に長い下降傾斜が続く。3) 項目 2 が繰り返されるパターン。4) 時間の経過とともに急激な変動の中で上昇傾向。
データについていくつか質問があります。実際のバッチはどこから始まり、どこで終わるのでしょうか? ピークと谷がたくさんありますが、すべてがバッチなのでしょうか? 一連の素早い振動の後にゆっくりと下降する傾斜を考えると、おそらく 4 つのバッチだけでしょうか? すべての小さな振動がバッチであり、ゆっくりと下降する傾斜とシステムのフラッシュ/リセットなのでしょうか? これは時間の経過に伴う温度の測定のように見えますが、それがそれなのでしょうか? 時間の経過と一連の素早い振動の各シリーズ内で上昇し、その後ゆっくりと下降することを考えると、それは理にかなっています。
プロセスに関する詳細情報が役立つでしょう。そうでなければ、Martin が提供したものだけしか得られません。移動平均と、傾斜の符号変化を使用して最小値と最大値を見つけます。
Re: スペクトルデータからスパイクピークを発見こんにちは、ヴァレリーさん
最善のアプローチではないと思いますが、少なくとも機能するはずです。添付の表には、バッチ開始とバッチ終了のピーク検出が記載されています。他の作業のため、これ以上は実行できませんでした。
基本的に、deltaY と deltaX を計算して、それらを分割する必要があります (傾きを取得するため)。これは簡単です。データには非常にノイズが多いため、移動平均などを使用して、確実に平滑化する必要があります。次に、傾きの符号の変化を探す必要があり、傾きに変化がない観測に注意する必要があります。バッチ開始とバッチ終了については、それぞれの傾きの変化のピークを排除するために、下限/上限しきい値も設定する必要があります。これにより、バッチ開始とバッチ終了を識別するピークが得られます。
データに基づいて、2 つの連続するピークが同じバッチ タイプ (開始または終了) に属するケースがまだあります。その場合、これらの 2 つ以上の連続するピークの最初のピークを 0 に設定し、最新のピークのみを 1 に設定する必要があります。視覚化を見ると、私の言っていることがわかるでしょう。これは、バッチ開始がバッチ終了と等しくないサブセットを使用して機能するはずです。次に、バッチ開始またはバッチ終了のいずれかで連続するエントリを検索し、値を 0 に設定します。これは、Brady のデータ テーブル ツール アドインを使用しても実行できます。
これが完了すると、行間の差異を計算できるようになります (もちろん、互いに属している行に限ります 
)
これが役に立つことを願っています。もっと穏やかな解決策がまだない場合は、将来のリリースで JMP に何らかの機能が追加されることを期待しています 
製薬/化学/官能検査およびバッチ処理の分野では、バッチはどこから始まるのか、その違いは何なのかという質問を頻繁に耳にします。
