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Documentation FlexPro

MarkovMatrix (FPScript)

21.09.2021

Détermine la Matrice de Markov (matrice de transition) pour un ensemble de données.

Syntaxe

MarkovMatrix(DataSet, ClassLimits, Hysteresis)

La syntaxe de la fonction MarkovMatrix se compose des éléments suivants :

Section	Description
DataSet	L'ensemble de données auquel une matrice de Markov doit être déterminée. Les structures de données autorisées sont Séries de données et Signal. Tous les types de données réels sont autorisés. Si l'argument est une liste, alors la fonction est exécutée pour chaque élément de la liste et le résultat est également une liste.
ClassLimits	Contient une série de données, qui contient les limites de classe pour le comptage. Si ClassLimits contient n valeurs, cela conduit à n-1 classes fermées. La première ou la dernière valeur dans ClassLimits fournit la limite inférieure ou supérieure de la division de la classe. Les valeurs qui se situent en dehors des limites ne sont pas comptées. Les structures de données autorisées sont Séries de données. Tous les types de données réels sont autorisés. L'unité doit être compatible avec celle du paramètre DataSet . Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété.
Hysteresis	Spécifie une hystérésis (filtre de plage), qui conduit à la suppression des petites alternances de charge autour d'une limite de classe. Seuls les passages où la valeur absolue est au moins aussi élevée que l'hystérésis sont comptés. Les structures de données autorisées sont Scalaire. Tous les types de données réels sont autorisés. L'unité doit être compatible avec celle du paramètre DataSet . Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété.

Section

Description

DataSet

L'ensemble de données auquel une matrice de Markov doit être déterminée.

Les structures de données autorisées sont Séries de données et Signal. Tous les types de données réels sont autorisés.

Si l'argument est une liste, alors la fonction est exécutée pour chaque élément de la liste et le résultat est également une liste.

ClassLimits

Contient une série de données, qui contient les limites de classe pour le comptage. Si ClassLimits contient n valeurs, cela conduit à n-1 classes fermées. La première ou la dernière valeur dans ClassLimits fournit la limite inférieure ou supérieure de la division de la classe. Les valeurs qui se situent en dehors des limites ne sont pas comptées.

Les structures de données autorisées sont Séries de données. Tous les types de données réels sont autorisés. L'unité doit être compatible avec celle du paramètre DataSet .

Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété.

Hysteresis

Spécifie une hystérésis (filtre de plage), qui conduit à la suppression des petites alternances de charge autour d'une limite de classe. Seuls les passages où la valeur absolue est au moins aussi élevée que l'hystérésis sont comptés.

Les structures de données autorisées sont Scalaire. Tous les types de données réels sont autorisés. L'unité doit être compatible avec celle du paramètre DataSet .

Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété.

Remarques

Les types de DataSet et ClassLimits doivent être les mêmes. Si ce n'est pas le cas, ils sont adaptés les uns aux autres. Si une série de données a été spécifiée comme DataSet, le résultat est une matrice de données de valeurs entières de 64 bits avec la matrice de Markov. Les lignes de la matrice (indice de valeur dans la matrice de données) correspondent aux classes "de" des croisements et les colonnes correspondent aux classes "à". Si DataSet a été spécifié comme un signal, le résultat est une série de signaux avec une composante Z, dont les composantes X et Y contiennent les points médians de classe résultant des limites de classe.

Disponible dans

Option Procédures de comptage

Exemples

MarkovMatrix(Signal(DataSet, 1), (11., Minimum(DataSet), Range(DataSet) / 10.), Range(DataSet) / 10. * 0.01)

Calcule la matrice de Markov des séries de données "DataSet" avec 10 classes de taille égale. Les transitions comptées sont surlignées alternativement en rouge et en bleu.