Fichier:Lissage sg3 anim.gif

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Lissage_sg3_anim.gif (610 × 460 pixels, taille du fichier : 68 kio, type MIME : image/gif, en boucle, 46 trames, 18 s)
Remarque : en raison de limitations techniques, les vignettes des images GIF en haute résolution telles que celle-ci ne seront pas animées.

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Description

Description
Français : Lissage de données bruitées par la méthode de Savitzky-Golay (polynôme de degré 3, fenêtre glissante de 9 points).
  • Courbe bleue : données brutes ;
  • rond bleu : point après lissage ;
  • courbe jaune : polynôme utilisé pour déterminer le point courant ;
  • courbe rouge : polynôme restreint à la fenêtre autour du point déterminé.
English: Smoothing of noisy data by the Savitzky-Golay method (3rd degree polynomial, 9 points wide sliding window).
  • Blue curve: raw data;
  • blue circle: point after smoothing;
  • yellow curve: polynomial used to determine the current point;
  • red curve: polynomial restricted to the sliding window around the current point.
Date
Source Travail personnel
Auteur Cdang
GIF information
InfoField
 Cette image matricielle GIF a été créée avec Scilab

Scilab source

// **********
// Constantes et initialisation
// **********

clear;
clf;
chdir("monchemin\")

// paramètres du lissage :
largeur = 9; // largeur de la fenêtre glissante (nb de pts)

// **********
// Fonctions
// **********

// polynôme de degré 3

function [y]=poldegtrois(A, x)
    // méthode de Horner
    y = ((A(1).*x + A(2)).*x + A(3)).*x + A(4);
endfunction

// régression avec le polynôme de degré 3

function [A]=regression(X, Y)
    // X et Y : vecteurs colonne de 9 valeurs ;
    // détermine le polynôme de degré 3
    // a*x^2 + b*x^2 + c*x + d
    // par régression sur (X, Y)
    XX = [X.^3; X.^2; X];
    [a, b, sigma] = reglin(XX, Y);
    A = [a, b];
endfunction

// lissage, détermination de la dérivée et de la dérivée seconde

function [y, yprime, yseconde] = savitzkygolay(X, Y, larg)
    // X, Y : nuage de points
    // larg : largeur de fenêtre
    n = size(X, "*");
    decalage = floor(larg/2);
    y = Y;
    yprime = zeros(Y);
    yseconde = yprime;
    for i=(decalage+1):(n-decalage)
        intervX = X((i-decalage):(i+decalage),1);
        intervY = Y((i-decalage):(i+decalage),1);
        Aopt = regression(intervX', intervY');
        x = X(i);
        y(i) = poldegtrois(Aopt,x);
// running plot and picture saving to be introduced
        yprime(i) = (3*Aopt(1)*x + 2*Aopt(2))*x + Aopt(3); // Horner
        yseconde(i) = 6*Aopt(1)*x + 2*Aopt(2);
    end
endfunction

// **********
// Programme principal
// **********

// lecture des données

donnees = read("mes_donnees.txt", -1, 2)
Xinit = donnees(:,1);
Yinit = donnees(:,2);

// Traitement des données

[Yliss, Yprime, Yseconde] = savitzkygolay(Xinit, Yinit, largeur);

Conditions d’utilisation

Moi, en tant que détenteur des droits d’auteur sur cette œuvre, je la publie sous la licence suivante :
w:fr:Creative Commons
paternité partage à l’identique
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  • de partager – de copier, distribuer et transmettre cette œuvre
  • d’adapter – de modifier cette œuvre
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  • partage à l’identique – Si vous modifiez, transformez ou vous basez sur cet élément, vous devez distribuer votre contribution sous une license identique ou compatible à celle de l’original.

Légendes

Ajoutez en une ligne la description de ce que représente ce fichier
smoothing of noisy data

Éléments décrits dans ce fichier

dépeint

69 391 octet

460 pixel

610 pixel

image/gif

1e4b941d44bba3c573eec26517fc25c9fea16552

Historique du fichier

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Date et heureVignetteDimensionsUtilisateurCommentaire
actuel29 janvier 2013 à 10:57Vignette pour la version du 29 janvier 2013 à 10:57610 × 460 (68 kio)wikimediacommons>CdangUser created page with UploadWizard

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