Встроенные функции для сглаживанияВ Mathcad имеется несколько встроенных функций, реализующих различные алгоритмы сглаживания данных.
Все функции имеют в качестве аргумента векторы, составленные из массива данных, и выдают в качестве результата вектор сглаженных данных того же размера. Функция medsmooth предполагает, что данные расположены равномерно. Подробную информацию об алгоритмах, заложенных в функции сглаживания, Вы найдете в справочной системе Mathcad в статье Smoothing (Сглаживание), находящейся в разделе Statistics (Статистика). Часто бывает полезным совместить сглаживание с последующей интерполяцией или регрессией. Соответствующий пример приведен в листинге 15.16 для функции supsmooth. Результат работы листинга показан на рис. 15.18 (кружки обозначают исходные данные, крестики — сглаженные, пунктирная кривая — результат сплайн-интерполяции). Сглаживание тех же данных при помощи "бегущих медиан" и функции Гаусса с разным значением ширины окна пропускания показаны на рис. 15.19 и 15.20, соответственно. Листинг 15.16. Сглаживание с последующей сплайн-интерполяцией Рис. 15.18. Адаптивное сглаживание (листинг 15.16) Рис. 15.19. Сглаживание "бегущими медианами" Рис. 15.20. Сглаживание при помощи функции ksmooth |