Adaptive Glättung
Die Funktion supsmooth führt eine starke Glättung durch, einen schnellen Algorithmus, der ein anpassbares Fenster zur Berechnung einer lokalisierten linearen Anpassung der Daten verwendet.
• supsmooth(vx, vy) – Gibt einen Vektor zurück, der durch stückweise Anwendung einer symmetrischen, nächstliegenden, linearen Kleinste-Quadrate-Anpassung an jedes Element in vy erzeugt wird, in dem die Anzahl der nächsten Nachbarn adaptiv gewählt wird.
Die Funktion supsmooth ist vor allem für die Fälle geeignet, in denen die Daten entlang eines Bandes mit relativ konstanter Breite liegen.
Der supsmooth-Algorithmus verwendet einen lokalen Glätter, der eine lokalisierte lineare Anpassung durchführt. Wie bei der Medianglättung bewegt sich der Algorithmus durch die Daten und konzentriert sich auf einen Wertebereich. Die Werte x und y in diesem Bereich werden dazu verwendet, eine lokale lineare Kleinste-Quadrate-Anpassung zu bestimmen.
Die Bereichsgröße für die einzelnen x-Werte wird mit Schätzung durch Kreuzvalidierung bestimmt. Durch die Anpassung des lokalisierten Bereichs ist supsmooth besonders in den Fällen nützlich, in denen Daten verschiedene Rauschengrade in unterschiedlichen Abschnitten der Messung aufweisen.
Einige Datentypen werden besser mit einem anderen Algorithmustyp geglättet als andere. Sie können diese Methode mit der Mittelwertglättung oder Gauß-Kernel-Glättung vergleichen. Die Polynomregression mit
loess ist auch ein wirksames Glättungsverfahren.
Argumente
• vx ist ein Vektor aus reellen Zahlen mit Elementen in streng aufsteigender Reihenfolge. Zwei Werte dürfen niemals gleich sein.
• vy ist ein Vektor aus reellen Zahlen mit der gleichen Länge wie vx.