卷入使用Mathematica中的插值函数

Joh*_*ohn 3 wolfram-mathematica curvesmoothing convolution

我正在使用Mathematica 7.

我有一个插值函数,这是一个例子:

pressures = 
  WeatherData["Chicago", "Pressure", {2010, 8}] // 
     DeleteCases[#, {_, _Missing}] & // 
    Map[{AbsoluteTime[#[[1]]], #[[2]]} &, #] & // Interpolation;
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我想计算它的衍生物,这是直截了当的:

dpressures = D[pressures[x], x]
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现在,如果你绘制这个功能

Plot[3600*dpressures, {x, AbsoluteTime[{2010, 8, 2}], AbsoluteTime[{2010, 8, 30}]}]
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(抱歉,不知道如何从Mathematica中发布图像,并且没有时间弄明白.)你会发现它非常嘈杂.所以,我想说清楚它.我的第一个想法是使用Convolve,并将其与高斯内核集成,如下所示:

a = Convolve[PDF[NormalDistribution[0, 5], x], 3600*dpressures, x, y]
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返回

360 Sqrt[2/\[Pi]] Convolve[E^(-(x^2/50)), InterpolatingFunction[{{3.48961266 10^9, 3.49228746 10^9}},<>], ][x], x, y]
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这对我来说看起来很合理.不幸的是,我相信我在某个地方犯了一个错误,因为我回来的结果似乎不是可评估的.那是:

a /. y -> AbsoluteTime[{2010, 8, 2}]
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返回

360 Sqrt[2/\[Pi]] Convolve[E^(-(x^2/50)), InterpolatingFunction[{{3.48961266 10^9, 3.49228746 10^9}},<>][x], x, 3489696000]]
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这不是我想要的东西我期待-1到1之间的数字.

And*_*lan 5

Convolve寻求一个封闭的卷积形式.你可以尝试一个数字卷积,从类似的东西开始

NConvolve[f_, g_, x_, y_?NumericQ] := 
 NIntegrate[f (g /. x -> y - x), {x, -Infinity, Infinity}]
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然而,对于这种嘈杂的非平滑函数,数值积分将很困难.(它不能用于默认设置,即使使用精心设置的设置也会很慢.)

我建议你直接在底层数据上操作,而不是插入噪声数据.

你的时间范围的界限:

In[89]:= {lower = Min[First[pressures]], upper = Max[First[pressures]]}    
Out[89]= {3.48961*10^9, 3.49229*10^9}
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使用插值每小时获取样本*:

data = Table[pressures[x], {x, lower, upper, 3600}];
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现在比较

ListLinePlot[Differences[data]]
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平滑版超过5小时窗口:

ListLinePlot[GaussianFilter[Differences[data], 5]]
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  • 您可能希望使用InterpolationOrder - > 1来处理噪声数据.