# Pluginad, jaotused ja filtrid

Pluginad lisavad &kst;-le täiendavaid võimalusi. Vaikimisi on &kst;-ga kaasas juba niigi palju sisseehitatud pluginaid, kuid lihtne ja ühtne liides võimaldab ka imelihtsalt luua ja lisada uusi pluginaid. Jaotused ja filtrid on lihtsalt pluginakogumi alajaotused ja toimivad seepärast sarnaselt pluginatega selle erinevusega, et neid saab kohendada ja pruukida spetsiaalse dialoogiga, mis on võimalik avada otse joonise kontekstimenüüst.

## Pluginate lisamine ja eemaldamine

Vaikimisi asuvad pluginad kataloogis `/usr/lib/kde3/kstplugins/` (see võib erineda sõltuvalt sellest, kuhu sa oma süsteemis &kst; oled paigaldanud). Pluginate lisamiseks ja eemaldamiseks on mõeldud pluginahaldur. Sele saab avada käsuga Pluginad... menüüs Seadistused. Pluginahaldur näitab kõiki parajasti paigaldatud pluginaid.

Plugina lisamiseks klõpsa nupule Paigalda... Otsi üles kataloog, kus asuvad plugina spetsifikatsioonifail (`*.xml`) ja objektifail (`*.o`). Klõpsa nupule OK ja plugin paigaldataksegi.

Plugina eemaldamiseks vali see pluginahalduris ja klõpsa nupule Eemalda. Sinu käest küsitakse ka kinnitust.

Pluginahalduris näidatavate pluginate loendi kiireks värskendamiseks klõpsa nupule Skaneeri uuesti. See eemaldab kõik pluginad, mida ei leita neile määratud asukohalt, ja lisab kõik pluginate vaikekataloogis leiduvad uued pluginad.

## Sisseehitatud pluginad

Hetkel pakub &kst; üle 25 sisseehitatud plugina, mis võimaldavad sooritada väga mitmekesiseid toiminguid alates kahe vektori ristkorrelatsioonist kuni andmekogumi periodogrammide loomiseni. Iga plugina seadistustedialoog sisaldab kaks põhisektsiooni — sisendi ja väljundi sektsioon. Mõlemad koosnevad skalaaride ja/või vektorite kogumist. Järgneval pildil on näha tüüpilise plugina seadistustedialoog. Pluginate ainsaks erinevuseks on sisendi ja väljundi olemus ning viis, kuidas sisendist väljund saadakse.

Pluginaaken Pluginaaken

Järgnevalt kirjeldame kõigi pluginate ülesannet, arvutustes kasutatavaid põhialgoritme või -valemeid ning sisendit ja väljundit. Pane tähele, et kirjeldatakse ka jaotus- ja filtripluginaid.

### Autokorrelatsioon

Autokorrelatsiooni plugin arvutab korrelatsiooniväärtused rea (vektori) ja iseenda viivitusega versiooni vahel, kasutates viivitusväärtusi `lagi(-(N-1)/2)` kuni `lagi((N-1)/2)`, kus `N` on andmekogumi puktide arv. Ajavektor sisendiks ei ole, sest eeldatakse, et andmevalim võetakse võrdsete ajaintervallide järel. Korrelatsiooniväärtus `r` viivituse `k` korral on:

Autokorrelatsiooni valem

#### Sisend

X-massiiv (vektor)

- Väärtuste massiiv `x`, millele korrelatsiooniväärtused arvutatakse.

#### Väljund

Sammu arv (vektor)

- Sammu ehk viivituse väärtuste massiiv.

Korrelatsiooniväärtus (vektor)

- Korrelatsiooniväärtuste massiiv, mis on arvutatud sammu arvu vektoris määratud sammu arvu kasutades.

### Kast

Kastiplugin jagab andmevektori elemendid määratud suurusega kastidesse. Iga kasti väärtuseks on kasti kuuluvate elementide keskmine. Kui näiteks kasti suurus on `3` ja sisendvektor `[9,2,7,3,4,74,5,322,444,2,1]`, on väljundkastid `[6,27,257]`. Pane tähele, et sisendvektori lõppu jäävad elemendid, mis ei moodusta tervikkasti (antud juhul `2` ja `1`) jäetakse lihtsalt kõrvale.

#### Sisend

Sisendvektor (vektor)

- Kasutatav vektor.

Kasti suurus (skalaar)

- Iga kasti suurus.

#### Väljund

Kastid (vektor)

- Iga kasti keskmiste massiiv.

### Butterworthi ribapääsfilter

Butterworthi ribapääsfiltri plugin filtreerib andmekogumit andmete Fourier' teisendust arvutades ning sagedusvastuseid üle arvutades järgmise valemiga

Autokorrelatsiooni valem

kus `f` on sagedus, `fc` madalsageduslõige, `b` läbitav ribalaius ja `n` Butterworthi filtri aste. Seejärel arvutatakse uusi filtreeritud sagedusvastuseid kasutades Fourier' pöördteisendus.

#### Sisend

X-massiiv (vektor)

- Filtreeritavate väärtuste massiiv.

Aste (skalaar)

- Kasutatav Butterworthi filtri aste.

Madalsageduslõige (skalaar)

- Butterworthi ribapääsfiltri äralõigatav madalsagedus.

Ribalaius (skalaar)

- Läbitav ribalaius. See kujutab endast soovitud kõrgsageduslõike ja madalsageduslõike vahet.

#### Väljund

X filtreeritud (vektor)

- Filtreeritud andmeväärtuste massiiv.

### Butterworthi ribatõkestusfilter

Butterworthi ribatõkestusfiltri plugin filtreerib andmekogumit andmete Fourier' teisendust arvutades ning sagedusvastuseid üle arvutades järgmise valemiga

Autokorrelatsiooni valem

kus `f` on sagedus, `fc` madalsageduslõige, `b` tõkestatav ribalaius ja `n` Butterworthi filtri aste. Seejärel arvutatakse uusi filtreeritud sagedusvastuseid kasutades Fourier' pöördteisendus.

#### Sisend

X-massiiv (vektor)

- Filtreeritavate väärtuste massiiv.

Aste (skalaar)

- Kasutatav Butterworthi filtri aste.

Madalsageduslõige (skalaar)

- Butterworthi ribatõkestusfiltri äralõigatav madalsagedus.

Ribalaius (skalaar)

- Tõkestatav ribalaius. See kujutab endast soovitud kõrgsageduslõike ja madalsageduslõike vahet.

#### Väljund

X filtreeritud (vektor)

- Filtreeritud andmeväärtuste massiiv.

### Butterworthi kõrgpääsfilter

Butterworthi kõrgpääsfiltri plugin filtreerib andmekogumit andmete Fourier' teisendust arvutades ning sagedusvastuseid üle arvutades järgmise valemiga

Autokorrelatsiooni valem

kus `f` on sagedus, `fc` kõrgsageduslõige ja `n` Butterworthi filtri aste. Seejärel arvutatakse uusi filtreeritud sagedusvastuseid kasutades Fourier' pöördteisendus.

#### Sisend

X-massiiv (vektor)

- Filtreeritavate väärtuste massiiv.

Aste (skalaar)

- Kasutatav Butterworthi filtri aste.

Lõikesagedus (skalaar)

- Butterworthi kõrgpääsfiltri äralõigatav sagedus.

#### Väljund

X filtreeritud (vektor)

- Filtreeritud andmeväärtuste massiiv.

### Butterworthi madalpääsfilter

Butterworthi madalpääsfiltri plugin filtreerib andmekogumit andmete Fourier' teisendust arvutades ning sagedusvastuseid üle arvutades järgmise valemiga

Autokorrelatsiooni valem

kus `f` on sagedus, `fc` madalsageduslõige ja `n` Butterworthi filtri aste. Seejärel arvutatakse uusi filtreeritud sagedusvastuseid kasutades Fourier' pöördteisendus.

#### Sisend

X-massiiv (vektor)

- Filtreeritavate väärtuste massiiv.

Aste (skalaar)

- Kasutatav Butterworthi filtri aste.

Lõikesagedus (skalaar)

- Butterworthi madalpääsfiltri äralõigatav sagedus.

#### Väljund

X filtreeritud (vektor)

- Filtreeritud andmeväärtuste massiiv.

### Tükeldus

Tükeldusplugin jagab sisendvektori kaheks vektoriks. Sisendvektori iga teine element seatakse ühte väljundvektorisse, ülejäänud elemendid teise väljundvektorisse.

#### Sisend

Massiiv (vektor)

- Väärtuste massiiv, mida asutakse tükeldama.

#### Väljund

Paaritu massiiv (vektor)

- Sisendmassiivi niinimetatud paaritut osa sisaldav massiiv (s.t. selles sisaldub sisendmassiivi esimene element).

Paarismassiiv (vektor)

- Sisendmassiivi niinimetatud paarisosa sisaldav massiiv (s.t. selles ei sisaldu sisendmassiivi esimene element).

Erinevusmassiiv (vektor)

- Massiiv, mis sisaldab paaritu massiivi elemente miinus vastav paarismassiivi element.

Indeksimassiiv (vektor)

- Indeksimassiiv, mille pikkus võrdub kolme ülejäänud väljundmassiiviga.

### Konvolutsioon

Konvolutsiooniplugin tekitab ühe vektori konvolutsiooni teisega. Kahe funktsiooni `f` ja `g` konvolutsiooni määrab:

Vektorite järjekord pole oluline, sest `f*g=g*f`. Lisaks ei pea vektorid olema ühesuurused, sest plugin ekstrapoleerib automaatselt väiksemat vektorit.

#### Sisend

Massiiv 1 (vektor)

- Üks massiivipaar, mida konvolveeritakse.

Massiiv 2 (vektor)

- Üks massiivipaar, mida konvolveeritakse.

#### Väljund

Konvolveeritud (vektor)

- Kahe sisendvektori konvolutsioon.

### Ristkorrelatsioon

Ristkorrelatsiooni plugin arvutab korrelatsiooniväärtused kahe rea (vektori) ja iseenda viivitusega versiooni vahel, kasutates viivitusväärtusi `lagi(-(N-1)/2)` kuni `lagi((N-1)/2)`, kus `N` on andmekogumi puktide arv. Ajavektor sisendiks ei ole, sest eeldatakse, et andmevalim võetakse võrdsete ajaintervallide järel. Korrelatsiooniväärtus `r` viivituse `k` korral on:

ristkorrelatsiooni valem

#### Sisend

X-massiiv (vektor)

- Ristkorrelatsiooni valemis kasutatav massiiv `x`.

Y massiiv (vektor)

- Ristkorrelatsiooni valemis kasutatav massiiv `y`.

#### Väljund

Sammu arv (vektor)

- Sammu ehk viivituse väärtuste massiiv.

Korrelatsiooniväärtus (vektor)

- Korrelatsiooniväärtuste massiiv, mis on arvutatud sammu arvu vektoris määratud sammu arvu kasutades.

### Dekonvolutsioon

Dekonvolutsiooniplugin tekitab ühe vektori dekonvolutsiooni teisega. Dekonvolutsioon on konvolutsiooni vastand. Konvolveeritud vektori `h` ja vektori `g` korral määrab dekonvolutsiooni `f`:

Vektorid ei pea olema ühesuurused, sest plugin ekstrapoleerib automaatselt lühema vektori. Lühemat vektorit peetakse vasteks funktsioonile `g`.

#### Sisend

Massiiv 1 (vektor)

- Üks massiivipaar, mida dekonvolveeritakse.

Massiiv 2 (vektor)

- Üks massiivipaar, mida dekonvolveeritakse.

#### Väljund

Dekonvolveeritud (vektor)

- Kahe sisendvektori dekonvolutsioon.

### Kst kaalutud eksponentjaotus

Kaalutud eksponentjaotuse plugin sooritab eksponentmudelil kaalutud mittelineaarse vähimruutude jaotuse:

Algselt kasutatakse `a=1,0`, `=0` ja `b=0`. Plugin kordab seejärel arvutust, kuni saavutatakse täpsus `1,0e-4` või 500 kordust.

#### Sisend

X-massiiv (vektor)

- Jaotatavate andmepunktide X-väärtuste massiiv.

Y massiiv (vektor)

- Jaotatavate andmepunktide Y-väärtuste massiiv.

Kaal (vektor)

- Jaotuses kasutatavate kaalude massiiv.

#### Väljund

Y jaotus (vektor)

- Jaotatavate Y-väärtuste massiiv.

Jääk (vektor)

- Jääkide massiiv.

Parameetrid (vektor)

- Parima jaotuse parameetrid `a`, ja `b`.

Kovariatsioon (vektor)

- Mudeli parameetrite kovariantsusmaatriks, mis tagastatakse vektoris rida realt.

hii^2/nüü (skalaar)

- Jääkide ruutude kaalutud summa jagatud vabadusaste.

### Kaalumata eksponentjaotus

Kaalumata eksponentjaotuse plugin on olemuselt sarnane kaalutud eksponentjaotuse pluginale, ainult et kaalu väärtus `wi` on `1` kõigi indeksiväärtuste `i` korral. Seetõttu ei ole sisendiks ka kaal (vektor).

### Kaalutud Gaussi jaotus

Kaalutud Gaussi jaotuse plugin sooritab Gaussi mudelil kaalutud mittelineaarse vähimruutude jaotuse:

Algselt kasutatakse `a=`(Y-väärtuste maksimum), `=`(X-väärtuste keskmine) ja `=`(X-väärtuste keskpunkt). Plugin kordab seejärel arvutust, kuni saavutatakse täpsus `1,0e-4` või 500 kordust.

#### Sisend

X-massiiv (vektor)

- Jaotatavate andmepunktide X-väärtuste massiiv.

Y massiiv (vektor)

- Jaotatavate andmepunktide Y-väärtuste massiiv.

Kaal (vektor)

- Jaotuses kasutatavate kaalude massiiv.

#### Väljund

Y jaotus (vektor)

- Jaotatavate Y-väärtuste massiiv.

Jääk (vektor)

- Jääkide massiiv.

Parameetrid (vektor)

- Parima jaotuse parameetrid , ja `a`.

Kovariatsioon (vektor)

- Mudeli parameetrite kovariantsusmaatriks, mis tagastatakse vektoris rida realt.

hii^2/nüü (skalaar)

- Jääkide ruutude kaalutud summa jagatud vabadusaste.

### Kaalumata Gaussi jaotus

Kaalumata Gaussi jaotuse plugin on olemuselt sarnane kaalutud Gaussi jaotuse pluginale, ainult et kaalu väärtus `wi` on `1` kõigi indeksiväärtuste `i` korral. Seetõttu ei ole sisendiks ka kaal (vektor).

### Kaalutud gradientjaotus

Kaalutud gradientjaotuse plugin sooritab sirgjoonemudelil kaalutud vähimruutude jaotuse ilma konstantliikmeta:

Parim jaotus leitakse ruutjääkide kaalutud summat minimeerides:

`b` korral, kus `wi` on kaal indeksi `i` puhul.

#### Sisend

X-massiiv (vektor)

- Jaotatavate andmepunktide X-väärtuste massiiv.

Y massiiv (vektor)

- Jaotatavate andmepunktide Y-väärtuste massiiv.

Kaal (vektor)

- Jaotusel kasutatavaid kaale sisaldav massiiv.

#### Väljund

Y jaotus (vektor)

- Parimat jaotust esindavate punktide Y-väärtuste massiiv.

Jääk (vektor)

- Jääkide ehk parima jaotuse sirge Y-väärtuste ja andmepunktide Y-väärtuste erinevuste massiiv.

Parameetrid (vektor)

- Parima jaotuse parameeter `b`.

Kovariatsioon (vektor)

- Hinnatav kovariantsusmaatriks, mis tagastatakse rida realt alates reast 0.

Y madal (vektor)

- Vastav väärtus Y jaotuses miinus parima jaotuse funktsiooni standardhälve vastava X-väärtuse korral.

Y kõrge (vektor)

- Vastav väärtus Y jaotuses pluss parima jaotuse funktsiooni standardhälve vastava X-väärtuse korral.

hii^2/nüü (skalaar)

- Jääkide ruutude summa väärtus jagatud vabadusaste.

### Kaalumata gradientjaotus

Kaalumata gradientjaotuse plugin on olemuselt sarnane kaalutud gradientjaotuse pluginaga, ainult et kaalu väärtus `wi` on `1` kõigi indeksiväärtuste `i` korral. Seetõttu ei ole sisendiks ka kaal (vektor).

### Kaalutud lineaarjaotus

Kaalutud lineaarjaotuse plugin sooritab sirgjoonemudelil kaalutud vähimruutude jaotuse:

Parim jaotus leitakse ruutjääkide kaalutud summat minimeerides:

`a` ja `b` puhul, kus `wi` on kaal indeksi `i` korral.

#### Sisend

X-massiiv (vektor)

- Jaotatavate andmepunktide X-väärtuste massiiv.

Y massiiv (vektor)

- Jaotatavate andmepunktide Y-väärtuste massiiv.

Kaal (vektor)

- Jaotusel kasutatavaid kaale sisaldav massiiv.

#### Väljund

Y jaotus (vektor)

- Parimat jaotust esindavate punktide Y-väärtuste massiiv.

Jääk (vektor)

- Jääkide ehk parima jaotuse sirge Y-väärtuste ja andmepunktide Y-väärtuste erinevuste massiiv.

Parameetrid (vektor)

- Parima jaotuse parameetrid `a` ja `b`.

Kovariatsioon (vektor)

- Hinnatav kovariantsusmaatriks, mis tagastatakse rida realt alates reast 0.

Y madal (vektor)

- Vastav väärtus Y jaotuses miinus parima jaotuse funktsiooni standardhälve vastava X-väärtuse korral.

Y kõrge (vektor)

- Vastav väärtus Y jaotuses pluss parima jaotuse funktsiooni standardhälve vastava X-väärtuse korral.

hii^2/nüü (skalaar)

- Jääkide ruutude summa väärtus jagatud vabadusaste.

### Kaalumata lineaarjaotus

Kaalumata lineaarjaotuse plugin on olemuselt sarnane kaalutud lineaarjaotuse pluginaga, ainult et kaalu väärtus `wi` on `1` kõigi indeksiväärtuste `i` korral. Seetõttu ei ole sisendiks ka kaal (vektor).

### Kaalutud Lorentzi jaotus

Kaalutud Lorentzi jaotuse plugin sooritab Lorentzi mudelil kaalutud mittelineaarse vähimruutude jaotuse:

Algselt kasutatakse `a=`(Y-väärtuste maksimum), `x0=`(X-väärtuste keskmine) ja `=`(X-väärtuste keskpunkt). Plugin kordab seejärel arvutust, kuni saavutatakse täpsus `1,0e-4` või 500 kordust.

#### Sisend

X-massiiv (vektor)

- Jaotatavate andmepunktide X-väärtuste massiiv.

Y massiiv (vektor)

- Jaotatavate andmepunktide Y-väärtuste massiiv.

Kaal (vektor)

- Jaotuses kasutatavate kaalude massiiv.

#### Väljund

Y jaotus (vektor)

- Jaotatavate Y-väärtuste massiiv.

Jääk (vektor)

- Jääkide massiiv.

Parameetrid (vektor)

- Parima jaotuse parameetrid `x0`, ja `a`.

Kovariatsioon (vektor)

- Mudeli parameetrite kovariantsusmaatriks, mis tagastatakse vektoris rida realt.

hii^2/nüü (skalaar)

- Jääkide ruutude kaalutud summa jagatud vabadusaste.

### Kaalumata Lorentzi jaotus

Kaalumata Lorentzi jaotuse plugin on olemuselt sarnane kaalutud Lorentzi jaotuse pluginale, ainult et kaalu väärtus `wi` on `1` kõigi indeksiväärtuste `i` korral. Seetõttu ei ole sisendiks ka kaal (vektor).

### Kaalutud polünomiaaljaotus

Kaalutud polünomiaaljaotuse plugin sooritab polünomiaalmudelil kaalutud vähimruutude jaotuse:

kus `n` on polünomiaaljaotuse aste.

#### Sisend

X-massiiv (vektor)

- Jaotatavate andmepunktide X-väärtuste massiiv.

Y massiiv (vektor)

- Jaotatavate andmepunktide Y-väärtuste massiiv.

Kaal (vektor)

- Jaotuses kasutatavate kaalude massiiv.

Aste (skalaar)

- Kasutatava polünomiaalmudeli järk ehk aste.

#### Väljund

Y jaotus (vektor)

- Jaotatavate Y-väärtuste massiiv.

Jääk (vektor)

- Jääkide massiiv.

Parameetrid (vektor)

- Parima jaotuse parameetrid `c0`, `c1`... `cn`.

Kovariatsioon (vektor)

- Mudeli parameetrite kovariantsusmaatriks, mis tagastatakse vektoris rida realt.

hii^2/nüü (skalaar)

- Jääkide ruutude kaalutud summa jagatud vabadusaste.

### Kaalumata polünomiaaljaotus

Kaalumata polünomiaaljaotuse plugin on olemuselt sarnane kaalutud polünomiaaljaotuse pluginaga, ainult et kaalu väärtus `wi` on `1` kõigi indeksiväärtuste `i` korral. Seetõttu ei ole sisendiks ka kaal (vektor).

### Kaalutud sinusoidjaotus

Kaalutud sinusoidjaotuse plugin sooritab sinusoidmudelil vähimruutude jaotuse:

kus `T` on määratud periood ja `n=2+2H`, kus `H` on määratud amplituud.

#### Sisend

X-massiiv (vektor)

- Jaotatavate andmepunktide X-väärtuste massiiv.

Y massiiv (vektor)

- Jaotatavate andmepunktide Y-väärtuste massiiv.

Kaal (vektor)

- Jaotuses kasutatavate kaalude massiiv.

Amplituud (skalaar)

- Jaotatava sinusoidi amplituud.

Periood (skalaar)

- Jaotatava sinusoidi periood.

#### Väljund

Y jaotus (vektor)

- Jaotatavate Y-väärtuste massiiv.

Jääk (vektor)

- Jääkide massiiv.

Parameetrid (vektor)

- Parima jaotuse parameetrid `c0`, `c1`... `cn`.

Kovariatsioon (vektor)

- Mudeli parameetrite kovariantsusmaatriks, mis tagastatakse vektoris rida realt.

hii^2/nüü (skalaar)

- Jääkide ruutude kaalutud summa jagatud vabadusaste.

### Kaalumata sinusoidjaotus

Kaalumata sinusoidjaotuse plugin on olemuselt sarnane kaalutud sinusoidjaotuse pluginale, ainult et kaalu väärtus `wi` on `1` kõigi indeksiväärtuste `i` korral. Seetõttu ei ole sisendiks ka kaal (vektor).

### Akima splain-interpoleerimine

Akima splaini interpoleerimise plugin sooritab ümardamata Akima splaini interpoleerimise antud andmekogumil loomuliku raja tingimusi kasutades.

#### Sisend

X-massiiv (vektor)

- Andmepunktide X-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse.

Y massiiv (vektor)

- Andmepunktide Y-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse.

X' massiiv (vektor)

- X-väärtuste massiiv, millele soovitakse leida interpoleeritud Y-väärtused.

#### Väljund

Y interpoleeritud (vektor)

- Interpoleeritud Y-väärtused.

### Perioodiline Akima splain-interpoleerimine

Perioodilise Akima splaini interpoleerimise plugin sooritab ümardamata Akima splaini interpolatsiooni antud andmekogumil perioodilise raja tingimusi kasutades.

#### Sisend

X-massiiv (vektor)

- Andmepunktide X-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse.

Y massiiv (vektor)

- Andmepunktide Y-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse.

X' massiiv (vektor)

- X-väärtuste massiiv, millele soovitakse leida interpoleeritud Y-väärtused.

#### Väljund

Y interpoleeritud (vektor)

- Interpoleeritud Y-väärtused.

### Kuupsplain-interpoleerimine

Kuupsplain-interpoleerimise plugin sooritab kuupsplain-interpolatsiooni antud andmekogumil loomuliku raja tingimusi kasutades.

#### Sisend

X-massiiv (vektor)

- Andmepunktide X-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse.

Y massiiv (vektor)

- Andmepunktide Y-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse.

X' massiiv (vektor)

- X-väärtuste massiiv, millele soovitakse leida interpoleeritud Y-väärtused.

#### Väljund

Y interpoleeritud (vektor)

- Interpoleeritud Y-väärtused.

### Perioodiline kuupsplain-interpoleerimine

Perioodilise kuupsplain-interpoleerimise plugin sooritab kuupsplain-interpolatsiooni antud andmekogumil perioodilise raja tingimusi kasutades.

#### Sisend

X-massiiv (vektor)

- Andmepunktide X-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse.

Y massiiv (vektor)

- Andmepunktide Y-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse.

X' massiiv (vektor)

- X-väärtuste massiiv, millele soovitakse leida interpoleeritud Y-väärtused.

#### Väljund

Y interpoleeritud (vektor)

- Interpoleeritud Y-väärtused.

### Lineaarne interpoleerimine

Lineaarse interpoleerimise plugin sooritab lineaarse interpolatsiooni antud andmekogumil.

#### Sisend

X-massiiv (vektor)

- Andmepunktide X-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse.

Y massiiv (vektor)

- Andmepunktide Y-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse.

X' massiiv (vektor)

- X-väärtuste massiiv, millele soovitakse leida interpoleeritud Y-väärtused.

#### Väljund

Y interpoleeritud (vektor)

- Interpoleeritud Y-väärtused.

### Polünomiaal-interpoleerimine

Polünomiaal-interpoleerimise plugin sooritab polünomiaalse interpolatsiooni antud andmekogumil. Polünoomi liikmete arv on võrdne andmekogumi punktide arvuga.

#### Sisend

X-massiiv (vektor)

- Andmepunktide X-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse.

Y massiiv (vektor)

- Andmepunktide Y-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse.

X' massiiv (vektor)

- X-väärtuste massiiv, millele soovitakse leida interpoleeritud Y-väärtused.

#### Väljund

Y interpoleeritud (vektor)

- Interpoleeritud Y-väärtused.

### Müra lisamine

Müra lisamise plugin lisab sisendvektori igale elemendile juhusliku Gaussi muutuja. Kasutatav Gaussi jaotus on keskmisega `0` ja määratud standardhälbega. Gaussi juhusliku muutuja tõenäosustiheduse funktsioon on järgmine:

#### Sisend

Massiiv (vektor)

- Elementide massiiv, millele lisatakse juhuslik müra.

Sigma (skalaar)

- Gaussi jaotuses kasutatav standardhälve.

#### Väljund

Väljundmassiiv (vektor)

- Elementide massiiv, millele on lisatud Gaussi müra.

### Periodogramm

Periodogrammiplugin valmistab antud andmekogumi periodogrammi. Sõltuvalt andmete mahust kasutatakse üht kahest algoritmist — kiiret algoritmi juhul, kui andmekogumis on enam kui 100 andmepunkti, ning aeglasemat algoritmi juhul, kui andmepunkte on maksimaalselt 100.

#### Sisend

Ajamassiiv (vektor)

- Andmepunktide ajaväärtuste massiiv, mida interpoleeritakse.

Andmemassiiv (vektor)

- Ajaväärtustest sõltuvate andmepunktide andmeväärtuste massiiv, mida interpoleeritakse.

Ülediskreetimistegur (skalaar)

- Ülediskreetimistegur.

Keskmine Nyquisti sageduse tegur (skalaar)

- Keskmine Nyquisti sageduse tegur.

#### Väljund

Sagedus (vektor)

- Sagedusvektor.

Periodogramm (vektor)

- Periodogrammi sagedusvastuse vektor.

### Statistika

Statistikaplugin arvutab antud andmekogumi statistika. Enamik väljundskalaare kannab selliseid nimetusi, mis näitavad otseselt nende esindatavaid väärtusi. Statistikaväärtuste arvutamiseks kasutatakse standardvalemeid.

#### Sisend

Andmemassiiv (vektor)

- Andmeväärtuste massiiv, mille statistikat arvutatakse.

#### Väljund

Keskmine (skalaar)

- Andmeväärtuste keskmine.

Miinimum (skalaar)

- Andmemassiivis sisalduv miinimumväärtus.

Maksimum (skalaar)

- Andmemassiivis sisalduv maksimumväärtus.

Dispersioon (skalaar)

- Andmekogumi dispersioon.

Standardhälve (skalaar)

- Andmekogumi standardhälve.

Mediaan (skalaar)

- Andmekogumi mediaan.

Absoluuthälve (skalaar)

- Andmekogumi absoluuthälve.

Asümmeetrilisus (skalaar)

- Andmekogumi asümmeetrilisus.

Järsakus (skalaar)

- Andmekogumi järsakus.