# Plugin, tilpasninger og filtre

Plugin og filtre sørger for yderligere funktioner i &kst;. Normalt levereres &kst; med et omfattande udvalg af indbyggede plugin. Desuden tillader en enkel og konsekvent grænseflade at plugin fra tredje part kan laves. Tilpasninger og filtre er blot delmængder af mængden af plugin, og opfører sig således ligesom plugin, med undtagelse af en yderligere behagelighed dialog-funktionalitet tilgængelig fra plottets sammenhængsafhængige menu.

## Tilføj og fjern plugin

Normalt opbevares de indbyggede plugin i `/usr/lib/kde3/kstplugins/` (mappen kan variere, afhængig af hvor du installerede &kst;). Håndtering af plugin kan bruges til at tilføje og fjerne plugin. Der er adgang til den ved at vælge Plugin... i menuen Indstillinger. En liste med plugin som for øjeblikket er installerede vises i Håndtering af plugin.

For at tilføje et plugin klikkes på knappen Installér.... Gå til mappen som indeholder både pluginnets specifikationsfil (`*.xml`) og objektfilen (`*.o`). Klik på O.k., så skulle pluginnet blive installeret.

For at fjerne et plugin, markeres pluginnet i Håndtering af plugin og der klikkes på Fjern. Du bliver bedt om bekræftelse.

For hurtigt at opdatere listen med plugin i Håndtering af plugin, klikkes på Søg igen. At gøre det fjerner alle plugin som ikke længere er i de angivne søgestier, og tilføje alle nye plugin i mappen med standardplugin.

## Indbyggede plugin

For øjeblikket er der mere end 25 indbyggede plugin tilgængelige i &kst; som udfører funktioner fra at krydskorrelere to vektorer til at oprette periodogrammer af datamængder. Indstillingsvinduet for hvert plugin består af to hovedafsnit: et afsnit for inddata og et for uddata. Hver afdeling består af et antal skalarer og/eller vektorer. Følgende skærmaftryk viser tilpasningsvinduet for et typisk plugin. Den eneste forskel mellem de forskellige plugin er sættet med inddata og uddata, og mekanismen for at aflede uddata fra inddata.

Pluginvindue Pluginvindue

Følgende afsnit beskriver formålet, nøglealgoritmer eller formler som bruges til at udføre beregninger, og inddata og uddata for hvert plugin. Bemærk at tilpasning og filterings-plugin er inkluderet i følgende afsnit.

### Automatisk korrelation

Pluginnet Automatisk korrelation beregner korrelationsværdier mellem en serie (vektor), og en forsinket version af sig selv, ved brug af forsinkelsesværdier fra `floor(-(N-1)/2)` til `floor((N-1)/2)`, hvor `N` er antal punkter i datamængden. Tidsvektoren er ikke inddata eftersom det antages at data samples med ens tidsintervaller. Korrelationsværdien `r` ved forsinkelsen `k` er:

Formel for automatisk korrelation

#### Inddata

X-felt (vektor)

- Feltet `x` med værdier som korrelationsværdier skal beregnes for.

#### Uddata

Skridtnummer (vektor)

- Matrix med skridt, eller forsinkelsesværdier.

Korrelationsværdi (vektor)

- Feltet med korrelationsværdier beregnet med tilsvarende skridtnummer i skridtnummervektoren.

### Område

Pluginnet Område opdeler elementer i en enkelt datavektor i områder af angiven størrelse. Værdien for hvert område er middelværdien for elementerne som tilhører området. Hvis områdesstørrelsen for eksempel er `3`, og inddatavektoren er `[9,2,7,3,4,74,5,322,444,2,1]`, bliver området i uddata `[6,27,257]`. Bemærk at eventuelle element som findes tilbage til slut på inddatavektoren som ikke laver et fuldstændigt område (i dette tilfælde elementet `2` og `1`), helt enkelt ses bort fra.

#### Inddata

Inddatavektor (vektor)

- Vektoren at dele op i områder.

Områdesstørrelse (skalar)

- Størrelsen at bruge for hvert område.

#### Uddata

Områder (vektor)

- Feltet med middelværdier for hvert område.

### Butterworth band-pass

Pluginnet Butterworth bandpassfilter filtrerer en datamængde ved at beregne Fouriertransformationen af data og udregne frekvenssvaret igen med følgende formel:

Formel for automatisk korrelation

hvor `f` er frekvensen, `fc` er lavfrekvente skæringspunkter, `b` er båndbredden for passbåndet, og `n` er Butterworthfiltrets rækkefølge. Den inverse Fouriertransform beregnes derefter med de nye filtrerede frekvenssvar.

#### Inddata

X-felt (vektor)

- Feltet med værdier at filtrere.

Rækkefølge (skalar)

- Rækkefølgen for Butterworth filtret som skal bruges.

Lav skæringsfrekvens (skalar)

- Den lave skæringsfrekvens for Butterworth bandpassfiltret.

Båndbredde (skalar)

- Bredden på båndpassområdet. Det skal være forskellen mellem ønsket høj skæringsfrekvens og lav skæringsfrekvens.

#### Uddata

X-filtreret (vektor)

- Feltet med filtrerede dataværdier.

### Butterworth band-stop

Pluginnet Butterworth bandstopfilter filtrerer en datamængde ved at beregne Fouriertransformen af data og udregne frekvenssvaret igen med følgende formel:

Formel for automatisk korrelation

hvor `f` er frekvensen, `fc` er lavfrekvente skæringspunkter, `b` er båndbredden for stopbåndet, og `n` er Butterworthfiltrets rækkefølge. Den inverse Fouriertransform beregnes derefter med de nye filtrerede frekvenssvar.

#### Inddata

X-felt (vektor)

- Feltet med værdier at filtrere.

Rækkefølge (skalar)

- Rækkefølgen for Butterworth filtret som skal bruges.

Lav skæringsfrekvens (skalar)

- Den lave skæringsfrekvens for Butterworth båndstopfiltret.

Båndbredde (skalar)

- Bredden på bøndstopområdet. Det skal være forskellen mellem ønsket høj skæringsfrekvens og lav skæringsfrekvens.

#### Uddata

X-filtreret (vektor)

- Feltet med filtrerede dataværdier.

### Butterworth high-pass

Pluginnet Butterworth højpassfilter filtrerer en datamængde ved at beregne Fouriertransformen af data og udregne frekvenssvaret igen med følgende formel:

Formel for automatisk korrelation

hvor `f` er frekvensen, `fc` er højfrekvente skæringspunkter, og `n` er Butterworthfiltrets rækkefølge. Den inverse Fouriertransform beregnes derefter med de nye filtrerede frekvenssvar.

#### Inddata

X-felt (vektor)

- Feltet med værdier at filtrere.

Rækkefølge (skalar)

- Rækkefølgen for Butterworth filtret som skal bruges.

Skæringsfrekvens (skalar)

- Skæringsfrekvensen for Butterworth højpassfiltret.

#### Uddata

X-filtreret (vektor)

- Feltet med filtrerede dataværdier.

### Butterworth low-pass

Pluginnet Butterworth lavpassfilter filtrerer en datamængde ved at beregne Fouriertransformen af data og udregne frekvenssvaret igen med følgende formel:

Formel for automatisk korrelation

hvor `f` er frekvensen, `fc` er lavfrekvente skæringspunkter, og `n` er Butterworthfiltrets rækkefølge. Den inverse Fouriertransform beregnes derefter med de nye filtrerede frekvenssvar.

#### Inddata

X-felt (vektor)

- Feltet med værdier at filtrere.

Rækkefølge (skalar)

- Rækkefølgen for Butterworth filtret som skal bruges.

Skæringsfrekvens (skalar)

- Skæringsfrekvensen for Butterworth lavpassfiltret.

#### Uddata

X-filtreret (vektor)

- Feltet med filtrerede dataværdier.

### Del

Pluginnet Del tager en inddatavektor og deler den op i to vektorer. Hvert andet element i inddatavektoren placeres i en uddatavektor, mens alle andre elementer i inddatavektoren placeres i en anden uddatavektor.

#### Inddata

Matrix (vektor)

- Matrix med værdier som skal deles op.

#### Uddata

Ulige felter (vektor)

- Felter som indeholder den ulige del af inddatafeltet (dvs. det indeholder det første element i inddatafeltet).

Lige felt (vektor)

- Feltet som indeholder den lige del af inddatafeltet (dvs. det indeholder ikke det første element i inddatafeltet).

Forskelsfelt (vektor)

- Feltet som indeholder elementerne fra det ulige felt minus de tilsvarende elementer i det lige felt.

Indeksfelt (vektor)

- Et indeksfelt med samme længde som de tre øvrige uddatafelter.

### Konvolution

Pluginnet Konvolution laver konvolutionen af en vektor med en anden. Konvolutionen af to funktioner `f` og `g` er givet ved:

Vektorernes rækkefølge spiller ingen rolle, eftersom `f*g=g*f`. Desuden behøver vektorerne ikke at være af samme størrelse, eftersom pluginnet automatisk ekstrapolerer den kortere vektor.

#### Inddata

Felt et (vektor)

- Et af parret af felter som skal bruges til konvolutionen.

Felt to (vektor)

- Et af parret af felter som skal bruges til konvolutionen.

#### Uddata

Konvoluteret (vektor)

- Konvoluteringen af de to inddatavektorer.

### Krydskorrelation

Pluginnet Krydskorrelation beregner korrelationsværdier mellem to serier (vektorer) `x` og `y`, ved brug af forsinkelsesværdier fra `floor(-(N-1)/2)` til `floor((N-1)/2)`, hvor `N` er antal elementer i den længste vektor. Den kortere vektor udfyldes ud med `0` til den længere vektors længde. Tidsvektoren er ikke inddata eftersom det antages at data samples med ens tidsintervaller. Korrelationsværdien `r` ved forsinkelsen `k` er:

Formel for krydskorrelation

#### Inddata

X-felt (vektor)

- Feltet `x` som bruges i formlen for krydskorrelation.

Y-felt (vektor)

- Feltet `y` som bruges i formlen for krydskorrelation.

#### Uddata

Skridtnummer (vektor)

- Matrix med skridt, eller forsinkelsesværdier.

Korrelationsværdi (vektor)

- Feltet med korrelationsværdier beregnet med tilsvarende skridtnummer i skridtnummervektoren.

### Dekonvolution

Pluginnet dekonvolution laver den omvendte konvolution af en vektor med en anden. Dekonvolution er det inverse af konvolution. Givet den konvulerede vektor `h` og en anden vektor `g`, fås dekonvolutionen `f` ved:

Vektorerne behøver ikke være af samme størrelse, eftersom pluginnet automatisk ekstrapolerar den kortere vektor. Den kortere vektor antages at være svarfunktionen `g`.

#### Inddata

Felt et (vektor)

- Et af parrene med felter som skal bruges til dekonvolutionen.

Felt to (vektor)

- Et af parrene med felter som skal bruges til dekonvolutionen.

#### Uddata

Dekonvuleret (vektor)

- Dekonvolutionen af de to inddatavektorer.

### Vægtet eksponentiel tilpasning

Pluginnet Vægtet eksponentiel tilpasning udfører en vægtet mindste kvadrat tilpasning til en eksponentiel model:

Det oprindelige estimat `a=1,0`, `=0`, og `b=0` bruges. Derefter udfører pluginnet iterationer mod løsningen til en nøjagtighed på `1,0e-4` er nået eller 500 iterationer er udført.

#### Inddata

X-felt (vektor)

- Feltet med X-værdier for datapunkterne som skal tilpasses.

Y-felt (vektor)

- Feltet med Y-værdier for datapunkterne som skal tilpasses.

Vægte (vektor)

- Feltet med vægte at bruge for tilpasningen.

#### Uddata

Y-tilpasset (vektor)

- Feltet med tilpassede Y-værdier.

Rester (vektor)

- Feltet med rester.

Parametre (vektor)

- Parametrene for bedste tilpasning `a`, , og `b`.

Kovarians (vektor)

- Kovariansmatricen for modelparametrene, som returneres linje for linje i vektoren.

χ²/ν (skalar)

- Vægtet sum af kvadraterne af resterne, dividerat med frihedsgraderne.

### Eksponentiel tilpasning

Pluginnet Eksponentiel tilpasning har identisk funktion som pluginnet Vægtet exponentiell tilpasning, med undtagelse af at vægtværdien `wi` er lig med `1` for alle indeksværdier `i`. Som et resultat, er der ingen vægt-inddataværdier.

### Vægtet gaussisk tilpasning

Pluginnet Vægtet gaussisk tilpasning udfører en vægtet ikke-lineær mindste kvadrat tilpasning til en Gaussisk model:

Det oprindelige estimat `a=`(maksimum af Y-værdierne), `=`(middelværdi af X-værdierne), og `=`(midtpunktet for X-værdierne) bruges. Derefter udfører pluginnet iterationer mod løsningen indtil en nøjagtighed på `1,0e-4` er opnået eller 500 iterationer er udført.

#### Inddata

X-felt (vektor)

- Feltet med X-værdier for datapunkterne som skal tilpasses.

Y-felt (vektor)

- Feltet med Y-værdier for datapunkterne som skal tilpasses.

Vægte (vektor)

- Feltet med vægte at bruge for tilpasningen.

#### Uddata

Y-tilpasset (vektor)

- Feltet med tilpassede Y-værdier.

Rester (vektor)

- Feltet med rester.

Parametre (vektor)

- Parametrene for bedste tilpasning , , og `a`.

Kovarians (vektor)

- Kovariansmatricen for modelparametrene, som returneres linje for linje i vektoren.

χ²/ν (skalar)

- Vægtet sum af kvadraterne af resterne, dividerat med frihedsgraderne.

### Gaussisk tilpasning

Pluginnet Gaussisk tilpasning har identisk funktion som pluginnet Vægtet gaussisk tilpasning, med undtagelse af at vægtningsværdien `wi` er lig med `1` for alle indeksværdier `i`. Som et resultat, er der ingen vægt-inddataværdier (vektorer).

### Vægtet gradienttilpasning

Pluginnet Vægtet gradient udfører en vægtet mindste kvadrat tilpasning til en model med ret linje uden et konstantled:

Den bedste tilpasning findes ved at minimere den vægtede sum af de kvadratiske rester:

for `b`, hvor `wi` er vægten for indeks `i`.

#### Inddata

X-felt (vektor)

- Feltet med X-værdier for datapunkterne som skal tilpasses.

Y-felt (vektor)

- Feltet med Y-værdier for datapunkterne som skal tilpasses.

Vægte (vektor)

- Matricen med vægter som skal bruges til tilpasningen.

#### Uddata

Y-tilpasset (vektor)

- Matricen med Y-værdier for punkterne som repræsenterer linjen med bedst tilpasning.

Rester (vektor)

- Matricen med rester, eller forskelle mellem Y-værdier for linjen med bedst tilpasning og Y-værdier for datapunkterne.

Parametre (vektor)

- Parameteren `b` for den bedste tilpasning.

Kovarians (vektor)

- Den estimerede kovariansmatrix, returneret række for række, begyndende på række 0.

Y-lav (vektor)

- Tilsvarende værdier i Y-tilpasset minus standardafvigelsen for funktionen med bedste tilpasning for ved tilsvarende X-værdi.

Y-høj (vektor)

- Tilsvarende værdi i Y-tilpasning plus standardafvigelsen for funktionen med bedste tilpasning ved tilsvarende X-værdi.

χ²/ν (skalar)

- Værdien af summen af kvadraterne for resterne, divideret med frihedsgraderne.

### Gradienttilpasning

Pluginnet Overgangstilpasning har samme funktion som pluginnet Vægtet overgangstilpasning, med undtagelse af at vægtningsværdien `wi` er lig med `1` for alle indeksværdier `i`. Som et resultat, findes inddataværdien Vægter (vektor) ikke.

### Vægtet lineær tilpasning

Pluginnet Vægtet lineær tilpasning udfører en vægtet mindste kvadrat tilpasning til en model med en lige linje.

Den bedste tilpasning findes ved at minimere den vægtede sum af de kvadratiske rester:

for `a` og `b`, hvor `wi` er vægten for indekset `i`.

#### Inddata

X-felt (vektor)

- Feltet med X-værdier for datapunkterne som skal tilpasses.

Y-felt (vektor)

- Feltet med Y-værdier for datapunkterne som skal tilpasses.

Vægte (vektor)

- Matricen med vægter som skal bruges til tilpasningen.

#### Uddata

Y-tilpasset (vektor)

- Matricen med Y-værdier for punkterne som repræsenterer linjen med bedst tilpasning.

Rester (vektor)

- Matricen med rester, eller forskelle mellem Y-værdier for linjen med bedst tilpasning og Y-værdier for datapunkterne.

Parametre (vektor)

- Parametrene `a` og `b` for den bedste tilpasning.

Kovarians (vektor)

- Den estimerede kovariansmatrix, returneret række for række, begyndende på række 0.

Y-lav (vektor)

- Tilsvarende værdier i Y-tilpasset minus standardafvigelsen for funktionen med bedste tilpasning for ved tilsvarende X-værdi.

Y-høj (vektor)

- Tilsvarende værdi i Y-tilpasning plus standardafvigelsen for funktionen med bedste tilpasning ved tilsvarende X-værdi.

χ²/ν (skalar)

- Værdien af summen af kvadraterne for resterne, divideret med frihedsgraderne.

### Lineær tilpasning

Pluginnet Lineær tilpasning har samme funktion som pluginnet Vægtet lineær tilpasning, med undtagelse af at vægtningsværdien `wi` er lig med `1` for alle indeksværdier `i`. Som et resultat, findes inddataværdien Vægter (vektor) ikke.

### Vægtet Lorentz-tilpasning

Pluginnet Vægtet Lorentz-tilpasning udfører en vægtet ikke-lineær mindste kvadrat tilpasning til en Lorentz-model:

Det oprindelige estimat `a=`(maksimum af Y-værdierne), `x0=`(middelværdi af X-værdierne), og `=`(midtpunktet for X-værdierne) bruges. Derefter udfører pluginnet iterationer mod løsningen med en nøjagtighed på `1,0e-4` er opnået eller 500 iterationer er udført.

#### Inddata

X-felt (vektor)

- Feltet med X-værdier for datapunkterne som skal tilpasses.

Y-felt (vektor)

- Feltet med Y-værdier for datapunkterne som skal tilpasses.

Vægte (vektor)

- Feltet med vægte at bruge for tilpasningen.

#### Uddata

Y-tilpasset (vektor)

- Feltet med tilpassede Y-værdier.

Rester (vektor)

- Feltet med rester.

Parametre (vektor)

- Parametrene for bedste tilpasning `x0`, , og `a`.

Kovarians (vektor)

- Kovariansmatricen for modelparametrene, som returneres linje for linje i vektoren.

χ²/ν (skalar)

- Vægtet sum af kvadraterne af resterne, dividerat med frihedsgraderne.

### Lorentz-tilpasning

Pluginnet Lorentz-tilpasning har samme funktion som pluginnet Vægtet Lorentz-tilpasning, med undtagelse af at vægtningsværdien `wi` er lig med `1` for alle indeksværdier `i`. Som et resultat, findes inddataværdien Vægter (vektor) ikke.

### Vægtet polynomiumtilpasning

Pluginnet Vægtet polynomiumtilpasning udfører en vægtet mindste kvadrat tilpasning til en polynomiummodel:

hvor `n` er polynomiummodellens rækkefølge.

#### Inddata

X-felt (vektor)

- Feltet med X-værdier for datapunkterne som skal tilpasses.

Y-felt (vektor)

- Feltet med Y-værdier for datapunkterne som skal tilpasses.

Vægte (vektor)

- Feltet med vægte at bruge for tilpasningen.

Rækkefølge (skalar)

- Rækkefølgen, eller graden, for polynomiummodellen som skal bruges.

#### Uddata

Y-tilpasset (vektor)

- Feltet med tilpassede Y-værdier.

Rester (vektor)

- Feltet med rester.

Parametre (vektor)

- Parametrene for bedste tilpasning `c0`, `c1`,..., `cn`.

Kovarians (vektor)

- Kovariansmatricen for modelparametrene, som returneres linje for linje i vektoren.

χ²/ν (skalar)

- Vægtet sum af kvadraterne af resterne, dividerat med frihedsgraderne.

### Polynomiumtilpasning

Pluginnet Polynomiumtilpasning har samme funktion som pluginnet Vægtet polynomiumtilpasning, med undtagelse af at vægtningsværdien `wi` er lig med `1` for alle indeksværdier `i`. Som et resultat, findes inddataværdien Vægter (vektor) ikke.

### Vægtet sinusformet tilpasning

Pluginnet Vægtet sinusformet tilpasning udfører en vægtet mindste kvadrat tilpasning til en sinusformet model:

hvor `T` er angiven periode, og `n=2+2H`, hvor `H` er angivet antal overtoner.

#### Inddata

X-felt (vektor)

- Feltet med X-værdier for datapunkterne som skal tilpasses.

Y-felt (vektor)

- Feltet med Y-værdier for datapunkterne som skal tilpasses.

Vægte (vektor)

- Feltet med vægte at bruge for tilpasningen.

Overtoner (skalar)

- Antal overtoner i sinusformen som skal tilpasses.

Periode (skalar)

- Perioden for sinusformen som skal tilpasses.

#### Uddata

Y-tilpasset (vektor)

- Feltet med tilpassede Y-værdier.

Rester (vektor)

- Feltet med rester.

Parametre (vektor)

- Parametrene for bedste tilpasning `c0`, `c1`,..., `cn`.

Kovarians (vektor)

- Kovariansmatricen for modelparametrene, som returneres linje for linje i vektoren.

χ²/ν (skalar)

- Vægtet sum af kvadraterne af resterne, dividerat med frihedsgraderne.

### Sinusformet tilpasning

Pluginnet Sinusformet tilpasning har samme funktion som pluginnet Vægtet sinusformet tilpasning, med undtagelse af at vægtningsværdien `wi` er lig med `1` for alle indeksværdier `i`. Som et resultat, findes inddataværdien Vægter (vektor) ikke.

### Akima-spline interpolation

Pluginnet Akima-spline interpolation laver en ikke-afrundet Akima-spline interpolation for datamængder som der sørges for, med naturlige grænsebetingelser.

#### Inddata

X-felt (vektor)

- Feltet med X-værdier for datapunkterne som interpolationen skal laves for.

Y-felt (vektor)

- Feltet med Y-værdier for datapunkterne som interpolationen skal laves for.

X'-felt (vektor)

- Feltet med X-værdier hvor interpolerede Y-værdier ønskes.

#### Uddata

Y-interpoleret (vektor)

- De interpolerede Y-værdier.

### Periodisk Akima-splineinterpolation

Pluginnet Periodisk Akima-splineinterpolation laver en ikke-afrundet Akima-splineinterpolation for datamængder som der sørges for, med periodiske grænsebetingelser.

#### Inddata

X-felt (vektor)

- Feltet med X-værdier for datapunkterne som interpolationen skal laves for.

Y-felt (vektor)

- Feltet med Y-værdier for datapunkterne som interpolationen skal laves for.

X'-felt (vektor)

- Feltet med X-værdier hvor interpolerede Y-værdier ønskes.

#### Uddata

Y-interpoleret (vektor)

- De interpolerede Y-værdier.

### Kubisk splineinterpolation

Pluginnet Kubisk splineinterpolation laver en kubisk splineinterpolation for datamængden som der sørges for, med naturlige grænsebetingelser.

#### Inddata

X-felt (vektor)

- Feltet med X-værdier for datapunkterne som interpolationen skal laves for.

Y-felt (vektor)

- Feltet med Y-værdier for datapunkterne som interpolationen skal laves for.

X'-felt (vektor)

- Feltet med X-værdier hvor interpolerede Y-værdier ønskes.

#### Uddata

Y-interpoleret (vektor)

- De interpolerede Y-værdier.

### Periodisk kubisk splineinterpolation

Pluginnet Periodisk kubisk splineinterpolation laver en kubisk splineinterpolation for datamængden som der sørges for, med periodiske grænsebetingelser.

#### Inddata

X-felt (vektor)

- Feltet med X-værdier for datapunkterne som interpolationen skal laves for.

Y-felt (vektor)

- Feltet med Y-værdier for datapunkterne som interpolationen skal laves for.

X'-felt (vektor)

- Feltet med X-værdier hvor interpolerede Y-værdier ønskes.

#### Uddata

Y-interpoleret (vektor)

- De interpolerede Y-værdier.

### Lineær interpolation

Pluginnet Lineær interpolation laver en lineær interpolation for datamængden som der sørges for.

#### Inddata

X-felt (vektor)

- Feltet med X-værdier for datapunkterne som interpolationen skal laves for.

Y-felt (vektor)

- Feltet med Y-værdier for datapunkterne som interpolationen skal laves for.

X'-felt (vektor)

- Feltet med X-værdier hvor interpolerede Y-værdier ønskes.

#### Uddata

Y-interpoleret (vektor)

- De interpolerede Y-værdier.

### Polynomiuminterpolation

Pluginnet Polynominterpolation laver en polynomiuminterpolation for datamængden som der sørges for. Antal led i det polynomium som bruges er lig med antal punkter i datamængden som der sørges for.

#### Inddata

X-felt (vektor)

- Feltet med X-værdier for datapunkterne som interpolationen skal laves for.

Y-felt (vektor)

- Feltet med Y-værdier for datapunkterne som interpolationen skal laves for.

X'-felt (vektor)

- Feltet med X-værdier hvor interpolerede Y-værdier ønskes.

#### Uddata

Y-interpoleret (vektor)

- De interpolerede Y-værdier.

### Tilføjelse af støj

Pluginnet Tilføjelse af støj tilføjer en Gaussisk tilfældig variabel til hvert element i inddatavektoren. Gauss-distributionen som bruges har middelværdien `0` og angiven standardafvigelse. Frekvensfunktionen for en Gaussisk tilfældig variabel er:

#### Inddata

Matrix (vektor)

- Feltet med elementer hvor tilfældig støj skal tilføjes.

Sigma (skalar)

- Standardafvigelsen som skal bruges for Gauss-fordelingen.

#### Uddata

Uddatafelt (vektor)

- Feltet med elementer hvor Gaussisk støj er tilføjet.

### Periodogram

Pluginnet Periodogram laver periodogrammet for en given datamængde. En af to algoritmer bruges afhængig af datamængdens størrelse: En hurtig algoritme bruges hvis der er mere end 100 datapunkter, mens en langsommere algoritme bruges hvis der er mindre end eller lig med 100 datapunkter.

#### Inddata

Tidsfelt (vektor)

- Feltet med tidsværdier for datapunkterne som interpolationen skal laves for.

Datafelt (vektor)

- Feltet med dataværdier, afhængig af tidsværdierne, for datapunkterne som interpolationen skal laves for.

Oversamplingsfaktor (skalar)

- Faktoren at oversample med.

Middelfaktor for Nyquist-frekvens (skalar)

- Middelfaktor for Nyquist-frekvens.

#### Uddata

Frekvens (vektor)

- Frekvensvektoren.

Periodogram (vektor)

- Vektoren med frekvenssvar for periodogrammet.

### Statistik

Pluginnet Statistik beregner statistik for en given datamængde. De fleste uddataskalarer er navngivne på en sådan måde at værdierne de repræsenterer bør være åbenbare. Standardformler bruges for at beregne de statistiske værdier.

#### Inddata

Datafelt (vektor)

- Feltet med dataværdier som statistikken skal beregnes for.

#### Uddata

Middelværdi (skalar)

- Middelværdien af dataværdierne.

Minimum (skalar)

- Minimale værdier som fandtes i datafeltet.

Maksimum (skalar)

- Maksimale værdier som blev fundet i datafeltet.

Varians (skalar)

- Datamængdens varians.

Standardafvigelse (skalar)

- Datamængdens standardafvigelse.

Median (skalar)

- Datamængdens median.

Absolutafvigelse (skalar)

- Datamængdens absolutte afvigelse.

Skævhed (skalar)

- Datamængdens skævhed.

Kurtosis (skalar)

- Datamængdens kurtosis.