<chapter id="pluginsandfilters"> <title >'Plugins', Ajustes e Filtros</title> <para >Os 'plugins' oferecem funcionalidades adicionais ao &kst;. Por omissão, o &kst; vem com um conjunto extenso de 'plugins' incorporados. Para além disso, uma interface simples e consistente permite a criação simples de 'plugins' de terceiros. Os Ajustes e os Filtros são simplesmente sub-conjuntos da lista de 'plugins' e, como tal, comportam-se de forma idêntica aos 'plugins', com a excepção de algumas funcionalidades em janelas de conveniência que ficam acessíveis através do <link linkend="theplotcontextmenu" >menu de contexto do gráfico</link >. </para> <sect1 id="addingandremovingplugins"> <title >Adicionar e Remover 'Plugins'</title> <para >Por omissão, os 'plugins' incorporados estão guardados em <filename >/usr/lib/kde3/kstplugins/</filename > (esta pasta poderá variar, dependendo do local em que instalou o &kst;). O Gestor de 'Plugins' poderá ser usado para adicionar e remover 'plugins'. Poderá ser acedido se seleccionar os <guimenuitem >'Plugins'...</guimenuitem > do menu <guimenu >Configuração</guimenu >. Uma lista com os 'plugins' instalados de momento é mostrada no Gestor de 'Plugins'. </para> <para >Para adicionar um 'plugin', carregue no botão <guibutton >Instalar...</guibutton >. Vá para a pasta que contém tanto o ficheiro de especificação do 'plugin' (<literal role="extension" >*.xml</literal >) e o ficheiro-objecto (<literal role="extension" >*.o</literal >). Carregue em <guibutton >OK</guibutton >, para que o 'plugin' seja instalado. </para> <para >Para remover um 'plugin', basta seleccioná-lo no Gestor de 'Plugins' e carregar em <guibutton >Remover</guibutton >. Ser-lhe-á pedida uma confirmação. </para> <para >Para actualizar rapidamente a lista de 'plugins' que é mostrada no Gestor de 'Plugins', carregue em <guibutton >Voltar a Procurar</guibutton >. Ao fazê-lo, irá remover os 'plugins' que já não estão presentes nos seus locais indicados, adicionando os 'plugins' novos à pasta de 'plugins' por omissão. </para> </sect1> <sect1 id="builtinplugins"> <title >'Plugins' Incluídos</title> <para >Até à data, existem mais do que 25 'plugins' incorporados no &kst; que efectuam funções desde determinar correlações cruzadas de dois vectores até produzir periodogramas de um conjunto de dados. A janela de configuração de cada 'plugin' consiste em duas secções principais — uma secção de entrada e outra de saída. Cada secção é composta por um conjunto de valores escalares e/ou vectores. A imagem seguinte mostra a janela de configuração para um 'plugin' típico. A única diferença entre os vários 'plugins' é o conjunto de entradas e saídas e o mecanismo para determinar as saídas em função das entradas. </para> <screenshot> <screeninfo >Janela de 'Plugins'</screeninfo> <mediaobject> <imageobject> <imagedata fileref="Screenshot-kst-pluginswindow.png" format="PNG"/> </imageobject> <textobject> <phrase >Janela de 'Plugins'</phrase> </textobject> </mediaobject> </screenshot> <para >As secções seguintes descrevem o intuito, os algoritmos-chave ou as fórmulas usadas para efectuar cálculos, assim como as entrada e saídas de cada 'plugin'. Reapre que os 'plugins' de ajuste e filtragem estão incluídos nas secções seguintes. </para> <!-- Begin the long plugins section. --> <sect2 id="plugin-autocorrelation"> <title >Auto-correlação</title> <para >O 'plugin' de auto-correlação calcula os valores da correlação entre uma série (vector) e uma versão desviada dela própria, usando os valores do desvio de <literal >arredond. defeito(-(N-1)/2)</literal > até <literal >arredond. defeito((N-1)/2)</literal >, em que o <literal >N</literal > é o número de pontos no conjunto de dados. O vector de tempo não é uma entrada, dado que se assume que os dados são amostrados em intervalos de tempo iguais. O valor da correlação <literal >r</literal > no desvio <literal >k</literal > é: </para> <para> <inlinemediaobject> <imageobject> <imagedata fileref="Formula-kst-autocorrelation.png" format="PNG"/> </imageobject> <textobject> <phrase >Fórmula da auto-correlação</phrase> </textobject> </inlinemediaobject> </para> <sect3 id="plugin-autocorrelation-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector X (vector)</term> <listitem> <para >A lista <literal >x</literal > de valores para os quais calcular os valores da correlação. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-autocorrelation-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Número do Passo (vector)</term> <listitem> <para >A lista dos valores de passo ou de intervalo. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Valor de Correlação (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores da correlação calculados com o número de passo correspondente no vector do Número de Passo. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-bin"> <title >Grupo</title> <para >O 'plugin' de grupo agrupa os elementos de um dado vector de dados em grupos de um determinado tamanho. O valor de cada grupo é a média dos elementos que pertencem ao grupo. Por exemplo , se o tamanho do grupo é <literal >3</literal >, e o vector de entrada for <literal >[9,2,7,3,4,74,5,322,444,2,1]</literal >, então os grupos devolvidos são <literal >[6,27,257]</literal >. Repare que os elementos que pertençam ao fim do vector de entrada que não formem um grupo completo (neste caso, os elementos <literal >2</literal > e <literal >1</literal >), são simplesmente descartados. </para> <sect3 id="plugin-bin-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector de Entrada (vector)</term> <listitem> <para >O vector a agrupar. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Tamanho do Grupo (escalar)</term> <listitem> <para >O tamanho a usar para cada grupo. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-bin-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Grupos (vector)</term> <listitem> <para >A lista de médias para cada grupo. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-butterworth_bandpass"> <title >Passa-banda Butterworth</title> <para >O 'plugin' de passa-banda Butterworth filtra um conjunto de dados, calculando a transformada de Fourier dos dados e calculando as respostas na frequência, usando a seguinte fórmula </para> <para> <inlinemediaobject> <imageobject> <imagedata fileref="Formula-kst-bandpass.png" format="PNG"/> </imageobject> <textobject> <phrase >Fórmula da auto-correlação</phrase> </textobject> </inlinemediaobject> </para> <para >em que o <literal >f</literal > é a frequência, o <literal >f<subscript >c</subscript ></literal > é a frequência de corte na baixa frequência, o <literal >b</literal > é a largura da banda a passar e o <literal >n</literal > é a ordem do filtro Butterworth. A transformada de Fourier inversa é então calculada com as novas respostas na frequência. </para> <sect3 id="plugin-butterworth_bandpass-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector X (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores a filtrar. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Ordem (valor escalar)</term> <listitem> <para >A ordem do filtro Butterworth a usar. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Frequência de corte (valor escalar)</term> <listitem> <para >A frequência de corte na baixa frequência do filtro passa-banda Butterworth. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Largura de banda (valor escalar)</term> <listitem> <para >A largura da banda a passar. Esta deverá ser a diferença entre a frequência de corte na alta frequência e a frequência de corte na baixa frequência. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-butterworth_bandpass-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >X Filtrado (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores de dados filtrados. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-butterworth_bandstop"> <title >Filtro corta-banda Butterworth</title> <para >O 'plugin' de corta-banda Butterworth filtra um conjunto de dados, calculando a transformada de Fourier dos dados e calculando as respostas na frequência, usando a seguinte fórmula </para> <para> <inlinemediaobject> <imageobject> <imagedata fileref="Formula-kst-bandstop.png" format="PNG"/> </imageobject> <textobject> <phrase >Fórmula da auto-correlação</phrase> </textobject> </inlinemediaobject> </para> <para >em que o <literal >f</literal > é a frequência, o <literal >f<subscript >c</subscript ></literal > é a frequência de corte na baixa frequência, o <literal >b</literal > é a largura da banda a cortar e o <literal >n</literal > é a ordem do filtro Butterworth. A transformada de Fourier inversa é então calculada com as novas respostas na frequência. </para> <sect3 id="plugin-butterworth_bandstop-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector X (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores a filtrar. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Ordem (valor escalar)</term> <listitem> <para >A ordem do filtro Butterworth a usar. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Frequência de corte (valor escalar)</term> <listitem> <para >A frequência de corte na baixa frequência do filtro corta-banda Butterworth. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Largura de banda (valor escalar)</term> <listitem> <para >A largura da banda a cortar. Esta deverá ser a diferença entre a frequência de corte na alta frequência e a frequência de corte na baixa frequência. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-butterworth_bandstop-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >X Filtrado (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores de dados filtrados. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-butterworth_highpass"> <title >Passa-alto Butterworth</title> <para >O 'plugin' de passa-alto Butterworth filtra um conjunto de dados, calculando a transformada de Fourier dos dados e calculando as respostas na frequência, usando a seguinte fórmula </para> <para> <inlinemediaobject> <imageobject> <imagedata fileref="Formula-kst-highpass.png" format="PNG"/> </imageobject> <textobject> <phrase >Fórmula da auto-correlação</phrase> </textobject> </inlinemediaobject> </para> <para >em que o <literal >f</literal > é a frequência, o <literal >f<subscript >c</subscript ></literal > é a frequência de corte na alta frequência e o <literal >n</literal > é a ordem do filtro Butterworth. A transformada de Fourier inversa é então calculada com as novas respostas na frequência. </para> <sect3 id="plugin-butterworth_highpass-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector X (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores a filtrar. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Ordem (valor escalar)</term> <listitem> <para >A ordem do filtro Butterworth a usar. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Frequência de corte (valor escalar)</term> <listitem> <para >A frequência de corte do filtro passa-alto Butterworth. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-butterworth_highpass-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >X Filtrado (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores de dados filtrados. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-butterworth_lowpass"> <title >Passa-baixo Butterworth</title> <para >O 'plugin' de passa-baixo Butterworth filtra um conjunto de dados, calculando a transformada de Fourier dos dados e calculando as respostas na frequência, usando a seguinte fórmula </para> <para> <inlinemediaobject> <imageobject> <imagedata fileref="Formula-kst-lowpass.png" format="PNG"/> </imageobject> <textobject> <phrase >Fórmula da auto-correlação</phrase> </textobject> </inlinemediaobject> </para> <para >em que o <literal >f</literal > é a frequência, o <literal >f<subscript >c</subscript ></literal > é a frequência de corte na baixa frequência e o <literal >n</literal > é a ordem do filtro Butterworth. A transformada de Fourier inversa é então calculada com as novas respostas na frequência. </para> <sect3 id="plugin-butterworth_lowpass-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector X (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores a filtrar. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Ordem (valor escalar)</term> <listitem> <para >A ordem do filtro Butterworth a usar. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Frequência de corte (valor escalar)</term> <listitem> <para >A frequência de corte do filtro passa-baixo Butterworth. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-butterworth_lowpass-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >X Filtrado (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores de dados filtrados. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-chop"> <title >Corte</title> <para >O 'plugin' de corte recebe um vector de entrada e divide-o em dois vectores. Cada segundo elemento do vector de entrada é colocado num vector de resultado, enquanto que todos os outros elementos do vector de entrada são colocados noutro vector de saída. </para> <sect3 id="plugin-chop-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores sobre os quais efectuar o corte. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-chop-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector Ímpar (vector)</term> <listitem> <para >A lista que contém a parte ímpar da lista de entrada (i.e., contém o primeiro elemento da lista de entrada). </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector Par (vector)</term> <listitem> <para >A lista que contém a parte par da lista de entrada (i.e., não contém o primeiro elemento da lista de entrada). </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Lista da Diferença (vector)</term> <listitem> <para >A lista que contém os elementos da lista ímpar, menos os elementos respectivos da lista par. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector de Índices (vector)</term> <listitem> <para >Uma lista de índice com o mesmo tamanho das outras três listas de saída. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-convolution"> <title >Convolução</title> <para >O 'plugin' de convolução gera a convolução de um vector com outro. A convolução de duas funções <literal >f</literal > e <literal >g</literal > é dada por: </para> <para> <inlinemediaobject> <imageobject> <imagedata fileref="Formula-kst-convolution.png" format="PNG"/> </imageobject> </inlinemediaobject> </para> <para >A ordem dos vectores não interessa, dado que o <literal >f*g=g*f</literal >. Para além disso, os vectores não precisam de ser do mesmo tamanho, dado que o 'plugin' irá extrapolar automaticamente o menor vector. </para> <sect3 id="plugin-convolution-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector Um (vector)</term> <listitem> <para >Um dos elementos do par de listas para o qual calcular a convolução. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector Dois (vector)</term> <listitem> <para >Um dos elementos do par de listas para o qual calcular a convolução. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-convolution-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Convolução (vector)</term> <listitem> <para >A convolução dos dois vectores de entrada. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-crosscorrelation"> <title >Correlação cruzada</title> <para >O 'plugin' de correlação cruzada calcula os valores da correlação entre duas séries (vectores) <literal >x</literal > e <literal >y</literal >, usando os valores do desvio de <literal >arredond. defeito(-(N-1)/2)</literal > até <literal >arredond. defeito((N-1)/2)</literal >, em que o <literal >N</literal > é o número de pontos no vector mais comprido. O vector mais curto fica com o tamanho do maior usando <literal >0</literal >'s. O vector de tempo não é uma entrada, dado que se assume que os dados são amostrados em intervalos de tempo iguais. O valor da correlação <literal >r</literal > no desvio <literal >k</literal > é: </para> <para> <inlinemediaobject> <imageobject> <imagedata fileref="Formula-kst-crosscorrelation.png" format="PNG"/> </imageobject> <textobject> <phrase >fórmula de correlação cruzada</phrase> </textobject> </inlinemediaobject> </para> <sect3 id="plugin-crosscorrelation-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector X (vector)</term> <listitem> <para >A lista <literal >x</literal > usada na fórmula de correlação cruzada. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector Y (vector)</term> <listitem> <para >A lista <literal >y</literal > usada na fórmula de correlação cruzada. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-crosscorrelation-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Número do Passo (vector)</term> <listitem> <para >A lista dos valores de passo ou de intervalo. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Valor de Correlação (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores da correlação calculados com o número de passo correspondente no vector do Número de Passo. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-deconvolution"> <title >Desconvolução</title> <para >O 'plugin' das desconvolução gera a desconvolução de um vector com outro. A desconvolução é a inversa da convolução. Dado o vector convoluto <literal >h</literal > e outro vector <literal >g</literal >, a desconvolução <literal >f</literal > é dada por: </para> <para> <inlinemediaobject> <imageobject> <imagedata fileref="Formula-kst-deconvolution.png" format="PNG"/> </imageobject> </inlinemediaobject> </para> <para >Os vectores não precisam de ser do mesmo tamanho, dado que o 'plugin' irá extrapolar automaticamente o vector mais curto. O vector mais curto assume-se como sendo a função de resposta <literal >g</literal >. </para> <sect3 id="plugin-deconvolution-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector Um (vector)</term> <listitem> <para >Um dos pares de listas dos quais retirar a desconvolução. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector Dois (vector)</term> <listitem> <para >Um dos pares de listas dos quais retirar a desconvolução. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-deconvolution-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Desconvolução (vector)</term> <listitem> <para >A desconvolução dos dois vectores de entrada. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-kstfit_exponential_weighted"> <title >Ajuste exponencial ponderado</title> <para >O 'plugin' do ajuste exponencial ponderado efectua um ajuste ponderado não-linear dos mínimos quadrados com base num modelo exponencial: </para> <para> <inlinemediaobject> <imageobject> <imagedata fileref="Formula-kst-exponentialfitequation.png" format="PNG"/> </imageobject> </inlinemediaobject> </para> <para >É usada uma estimativa inicial de <literal >a=1,0</literal >, <inlinemediaobject > <imageobject > <imagedata fileref="Symbol-kst-lambda.png" format="PNG"/> </imageobject > </inlinemediaobject ><literal >=0</literal > e <literal >b=0</literal >. O 'plugin' itera subsequentemente para a solução até atingir uma precisão de <literal >1,0e-4</literal > ou até terem sido executadas 500 iterações. </para> <sect3 id="plugin-kstfit_exponential_weighted-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector X (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em X para os pontos de dados a serem ajustados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector Y (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em Y para os pontos de dados a serem ajustados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Pesos (vector)</term> <listitem> <para >A lista de pesos de ponderação a usar para o ajuste. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-kstfit_exponential_weighted-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Y Ajustado (vector)</term> <listitem> <para >A lista dos valores em Y ajustados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Residuais (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores residuais. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Parâmetros (vector)</term> <listitem> <para >Os parâmetros de ajuste óptimo <literal >a</literal >, <inlinemediaobject > <imageobject > <imagedata fileref="Symbol-kst-lambda.png" format="PNG"/> </imageobject > </inlinemediaobject > e <literal >b</literal >. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Covariância (vector)</term> <listitem> <para >A matriz de covariância dos parâmetros do modelo, devolvidos linha após linha no vector. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >chi^2/nu (escalar)</term> <listitem> <para >A soma ponderada dos quadrados dos valores residuais, dividida pelo número de graus de liberdade. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-kstfit_exponential_unweighted"> <title >Ajuste exponencial</title> <para >O 'plugin' de ajuste exponencial é idêntico na sua função ao 'plugin' do <link linkend="plugin-kstfit_exponential_weighted" >Ajuste exponencial ponderado</link > com a excepção de que o valor do peso <literal >w<subscript >i</subscript ></literal > é igual a <literal >1</literal > para todos os valores de índices <literal >i</literal >. Como resultado, o vector de pesos não existe. </para> </sect2> <sect2 id="plugin-kstfit_gaussian_weighted"> <title >Ajuste gaussiano ponderado</title> <para >O 'plugin' do ajuste gaussiano ponderado efectua um ajuste dos mínimos quadrados ponderado a um modelo Gaussiano: </para> <para> <inlinemediaobject> <imageobject> <imagedata fileref="Formula-kst-gaussianfitequation.png" format="PNG"/> </imageobject> </inlinemediaobject> </para> <para >É usada uma estimativa inicial de <literal >a=</literal >(máximo dos valores em Y), <inlinemediaobject > <imageobject > <imagedata fileref="Symbol-kst-mu.png" format="PNG"/> </imageobject > </inlinemediaobject ><literal >=</literal >(média dos valores em X) e <inlinemediaobject > <imageobject > <imagedata fileref="Symbol-kst-sigma.png" format="PNG"/> </imageobject > </inlinemediaobject ><literal >=</literal >(o ponto médio dos valores em X). O 'plugin' itera subsequentemente até à solução com uma precisão de <literal >1,0e-4</literal > ser atingida ou até terem sido executadas 500 iterações. </para> <sect3 id="plugin-kstfit_gaussian_weighted-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector X (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em X para os pontos de dados a serem ajustados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector Y (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em Y para os pontos de dados a serem ajustados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Pesos (vector)</term> <listitem> <para >A lista de pesos de ponderação a usar para o ajuste. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-kstfit_gaussian_weighted-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Y Ajustado (vector)</term> <listitem> <para >A lista dos valores em Y ajustados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Residuais (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores residuais. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Parâmetros (vector)</term> <listitem> <para >Os parâmetros de ajuste óptimo <inlinemediaobject > <imageobject > <imagedata fileref="Symbol-kst-mu.png" format="PNG"/> </imageobject > </inlinemediaobject >, <inlinemediaobject > <imageobject > <imagedata fileref="Symbol-kst-sigma.png" format="PNG"/> </imageobject > </inlinemediaobject > e <literal >a</literal >. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Covariância (vector)</term> <listitem> <para >A matriz de covariância dos parâmetros do modelo, devolvidos linha após linha no vector. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >chi^2/nu (escalar)</term> <listitem> <para >A soma ponderada dos quadrados dos valores residuais, dividida pelo número de graus de liberdade. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-kstfit_gaussian_unweighted"> <title >Ajuste gaussiano</title> <para >O 'plugin' de ajuste gaussiano é idêntico na sua função ao 'plugin' do <link linkend="plugin-kstfit_gaussian_weighted" >Ajuste gaussiano ponderado</link > com a excepção de que o valor do peso <literal >w<subscript >i</subscript ></literal > é igual a <literal >1</literal > para todos os valores de índices <literal >i</literal >. Como resultado, o vector de pesos não existe. </para> </sect2> <sect2 id="plugin-kstfit_gradient_weighted"> <title >Ajuste gradiente ponderado</title> <para >O 'plugin' do ajuste gradiente poderado efectua um ajuste ponderado dos mínimos quadrados a um modelo de uma linha recta sem um termo constante: </para> <para> <inlinemediaobject> <imageobject> <imagedata fileref="Formula-kst-gradientequation.png" format="PNG"/> </imageobject> </inlinemediaobject> </para> <para >O ajuste óptimo é encontrado ao minimizar a soma ponderada dos valores residuais ao quadrado: </para> <para> <inlinemediaobject> <imageobject> <imagedata fileref="Formula-kst-gradientsumofsquares.png" format="PNG"/> </imageobject> </inlinemediaobject> </para> <para >para o <literal >b</literal >, em que o <literal >w<subscript >i</subscript ></literal > é o peso de ponderação no índice <literal >i</literal >. </para> <sect3 id="plugin-kstfit_gradient_weighted-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector X (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em X para os pontos de dados a serem ajustados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector Y (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em Y para os pontos de dados a serem ajustados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Pesos (vector)</term> <listitem> <para >A lista que contém os pesos a serem usados para o ajuste. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-kstfit_gradient_weighted-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Y Ajustado (vector)</term> <listitem> <para >A lista dos valores em Y para os pontos que representam a linha do ajuste óptimo. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Residuais (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores residuais, ou seja, das diferenças entre os valores em Y da linha de ajuste óptimo e os valores em Y dos pontos de dados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Parâmetros (vector)</term> <listitem> <para >O parâmetro <literal >b</literal > do ajuste óptimo. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Covariância (vector)</term> <listitem> <para >A matriz de covariância estimada, devolvida linha após linha, a começar na linha 0. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Y Baixo (vector)</term> <listitem> <para >O valor correspondente do Y Ajustado menos o desvio-padrão da função de ajuste óptimo no valor em X correspondente. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Y Alto (vector)</term> <listitem> <para >O valor correspondente do Y Ajustado mais o desvio-padrão da função de ajuste óptimo no valor em X correspondente. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >chi^2/nu (escalar)</term> <listitem> <para >O valor da soma dos quadrados dos valores residuais, dividida pelos graus de liberdade. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-kstfit_gradient_unweighted"> <title >Ajuste gradiente</title> <para >O 'plugin' de ajuste gradiente é idêntico na sua função ao 'plugin' do <link linkend="plugin-kstfit_gradient_weighted" >Ajuste gradiente ponderado</link > com a excepção de que o valor do peso <literal >w<subscript >i</subscript ></literal > é igual a <literal >1</literal > para todos os valores de índices <literal >i</literal >. Como resultado, o vector de pesos não existe. </para> </sect2> <sect2 id="plugin-kstfit_linear_weighted"> <title >Ajuste linear ponderado</title> <para >O 'plugin' do ajuste linear ponderado efectua um ajuste pelos mínimos quadrados a um modelo de uma linha recta: </para> <para> <inlinemediaobject> <imageobject> <imagedata fileref="Formula-kst-linefitequation.png" format="PNG"/> </imageobject> </inlinemediaobject> </para> <para >O ajuste óptimo é encontrado ao minimizar a soma ponderada dos valores residuais ao quadrado: </para> <para> <inlinemediaobject> <imageobject> <imagedata fileref="Formula-kst-linefitsumofsquaredresiduals.png" format="PNG"/> </imageobject> </inlinemediaobject> </para> <para >para o <literal >a</literal > e o <literal >b</literal >, em que o <literal >w<subscript >i</subscript ></literal > é o peso no índice <literal >i</literal >. </para> <sect3 id="plugin-kstfit_linear_weighted-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector X (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em X para os pontos de dados a serem ajustados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector Y (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em Y para os pontos de dados a serem ajustados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Pesos (vector)</term> <listitem> <para >A lista que contém os pesos a serem usados para o ajuste. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-kstfit_linear_weighted-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Y Ajustado (vector)</term> <listitem> <para >A lista dos valores em Y para os pontos que representam a linha do ajuste óptimo. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Residuais (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores residuais, ou seja, das diferenças entre os valores em Y da linha de ajuste óptimo e os valores em Y dos pontos de dados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Parâmetros (vector)</term> <listitem> <para >Os parâmetros <literal >a</literal > e <literal >b</literal > do ajuste óptimo. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Covariância (vector)</term> <listitem> <para >A matriz de covariância estimada, devolvida linha após linha, a começar na linha 0. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Y Baixo (vector)</term> <listitem> <para >O valor correspondente do Y Ajustado menos o desvio-padrão da função de ajuste óptimo no valor em X correspondente. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Y Alto (vector)</term> <listitem> <para >O valor correspondente do Y Ajustado mais o desvio-padrão da função de ajuste óptimo no valor em X correspondente. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >chi^2/nu (escalar)</term> <listitem> <para >O valor da soma dos quadrados dos valores residuais, dividida pelos graus de liberdade. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-kstfit_linear_unweighted"> <title >Ajuste linear</title> <para >O 'plugin' de ajuste linear é idêntico na sua função ao 'plugin' do <link linkend="plugin-kstfit_linear_weighted" >Ajuste linear ponderado</link > com a excepção de que o valor do peso <literal >w<subscript >i</subscript ></literal > é igual a <literal >1</literal > para todos os valores de índices <literal >i</literal >. Como resultado, o vector de pesos não existe. </para> </sect2> <sect2 id="plugin-kstfit_lorentzian_weighted"> <title >Ajuste de Lorentz ponderado</title> <para >O ajuste lorentziano ponderado efectua uma ajuste ponderado pelos mínimos quadrados a um modelo de Lorentz: </para> <para> <inlinemediaobject> <imageobject> <imagedata fileref="Formula-kst-lorentzianfitequation.png" format="PNG"/> </imageobject> </inlinemediaobject> </para> <para >É usada uma estimativa inicial de <literal >a=</literal >(máximo dos valores em Y), <literal >x<subscript >0</subscript >=</literal >(média dos valores em X) <inlinemediaobject > <imageobject > <imagedata fileref="Symbol-kst-Gamma.png" format="PNG"/> </imageobject > </inlinemediaobject ><literal >=</literal >(o ponto médio dos valores em X). O 'plugin' itera subsequentemente até à solução com uma precisão de <literal >1,0e-4</literal > ser atingida ou até terem sido executadas 500 iterações. </para> <sect3 id="plugin-kstfit_lorentzian_weighted-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector X (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em X para os pontos de dados a serem ajustados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector Y (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em Y para os pontos de dados a serem ajustados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Pesos (vector)</term> <listitem> <para >A lista de pesos de ponderação a usar para o ajuste. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-kstfit_lorentzian_weighted-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Y Ajustado (vector)</term> <listitem> <para >A lista dos valores em Y ajustados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Residuais (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores residuais. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Parâmetros (vector)</term> <listitem> <para >Os parâmetros de ajuste óptimo <literal >x<subscript >0</subscript ></literal >, <inlinemediaobject > <imageobject > <imagedata fileref="Symbol-kst-Gamma.png" format="PNG"/> </imageobject > </inlinemediaobject > e <literal >a</literal >. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Covariância (vector)</term> <listitem> <para >A matriz de covariância dos parâmetros do modelo, devolvidos linha após linha no vector. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >chi^2/nu (escalar)</term> <listitem> <para >A soma ponderada dos quadrados dos valores residuais, dividida pelo número de graus de liberdade. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-kstfit_lorentzian_unweighted"> <title >Ajuste de lorentz</title> <para >O 'plugin' de Lorentz linear é idêntico na sua função ao 'plugin' do <link linkend="plugin-kstfit_linear_weighted" >Ajuste de Lorentz ponderado</link > com a excepção de que o valor do peso <literal >w<subscript >i</subscript ></literal > é igual a <literal >1</literal > para todos os valores de índices <literal >i</literal >. Como resultado, o vector de pesos não existe. </para> </sect2> <sect2 id="plugin-kstfit_polynomial_weighted"> <title >Ajuste polinomial ponderado</title> <para >O 'plugin' do ajuste polinomial ponderado efectua um ajuste ponderados pelos mínimos quadrados a um modelo polinomial: </para> <para> <inlinemediaobject> <imageobject> <imagedata fileref="Formula-kst-polynomialfitequation.png" format="PNG"/> </imageobject> </inlinemediaobject> </para> <para >em que o <literal >n</literal > é o grau do modelo polinomial. </para> <sect3 id="plugin-kstfit_polynomial_weighted-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector X (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em X para os pontos de dados a serem ajustados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector Y (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em Y para os pontos de dados a serem ajustados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Pesos (vector)</term> <listitem> <para >A lista de pesos de ponderação a usar para o ajuste. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Ordem (valor escalar)</term> <listitem> <para >A ordem ou grau do modelo polinomial a usar. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-kstfit_polynomial_weighted-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Y Ajustado (vector)</term> <listitem> <para >A lista dos valores em Y ajustados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Residuais (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores residuais. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Parâmetros (vector)</term> <listitem> <para >Os parâmetros de ajuste óptimo <literal >c<subscript >0</subscript ></literal >, <literal >c<subscript >1</subscript ></literal >,..., <literal >c<subscript >n</subscript ></literal >. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Covariância (vector)</term> <listitem> <para >A matriz de covariância dos parâmetros do modelo, devolvidos linha após linha no vector. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >chi^2/nu (escalar)</term> <listitem> <para >A soma ponderada dos quadrados dos valores residuais, dividida pelo número de graus de liberdade. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-kstfit_polynomial_unweighted"> <title >Ajuste polinomial</title> <para >O 'plugin' polinomial linear é idêntico na sua função ao 'plugin' do <link linkend="plugin-kstfit_polynomial_weighted" >Ajuste polinomial ponderado</link > com a excepção de que o valor do peso <literal >w<subscript >i</subscript ></literal > é igual a <literal >1</literal > para todos os valores de índices <literal >i</literal >. Como resultado, o vector de pesos não existe. </para> </sect2> <sect2 id="plugin-kstfit_sinusoid_weighted"> <title >Ajuste sinusoidal ponderado</title> <para >O 'plugin' do ajuste sinusoidal ponderado efectua um ajuste ponderados pelos mínimos quadrados a um modelo sinusoidal: </para> <para> <inlinemediaobject> <imageobject> <imagedata fileref="Formula-kst-sinusoidfitequation.png" format="PNG"/> </imageobject> </inlinemediaobject> </para> <para >onde o <literal >T</literal > é o período indicado e o <literal >n=2+2H</literal >, em que o <literal >H</literal > é o número indicado de harmónicas. </para> <sect3 id="plugin-kstfit_sinusoid_weighted-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector X (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em X para os pontos de dados a serem ajustados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector Y (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em Y para os pontos de dados a serem ajustados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Pesos (vector)</term> <listitem> <para >A lista de pesos de ponderação a usar para o ajuste. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Harmónicas (escalar)</term> <listitem> <para >O número de harmónicas na sinusóide a ajustar. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Período (scalar)</term> <listitem> <para >O período da sinusóide a ajustar. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-kstfit_sinusoid_weighted-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Y Ajustado (vector)</term> <listitem> <para >A lista dos valores em Y ajustados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Residuais (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores residuais. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Parâmetros (vector)</term> <listitem> <para >Os parâmetros de ajuste óptimo <literal >c<subscript >0</subscript ></literal >, <literal >c<subscript >1</subscript ></literal >,..., <literal >c<subscript >n</subscript ></literal >. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Covariância (vector)</term> <listitem> <para >A matriz de covariância dos parâmetros do modelo, devolvidos linha após linha no vector. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >chi^2/nu (escalar)</term> <listitem> <para >A soma ponderada dos quadrados dos valores residuais, dividida pelo número de graus de liberdade. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-kstfit_sinusoid_unweighted"> <title >Ajuste sinusoidal</title> <para >O 'plugin' sinusoidal linear é idêntico na sua função ao 'plugin' do <link linkend="plugin-kstfit_sinusoid_weighted" >Ajuste sinusoidal ponderado</link > com a excepção de que o valor do peso <literal >w<subscript >i</subscript ></literal > é igual a <literal >1</literal > para todos os valores de índices <literal >i</literal >. Como resultado, o vector de pesos não existe. </para> </sect2> <sect2 id="plugin-kstinterp_akima"> <title >Curva de interpolação Akima</title> <para >O 'plugin' da curva de interpolação Akima gera uma interpolação numa curva de Akima não arredondada para o conjunto de dados fornecido, usando as condições-limite naturais. </para> <sect3 id="plugin-kstinterp_akima-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector X (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em X dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector Y (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em Y dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector X' (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em X para os quais se desejam os valores em Y interpolados. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-kstinterp_akima-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Y Interpolado (vector)</term> <listitem> <para >Os valores em Y interpolados. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-kstinterp_akima_periodic"> <title >Curva de interpolação periódica Akima</title> <para >O 'plugin' periódico Akima 'kstinterp' gera uma interpolação numa curva Akima não arredondada para o conjunto de dados fornecidos, usando condições-fronteira periódicas. </para> <sect3 id="plugin-kstinterp_akima_periodic-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector X (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em X dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector Y (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em Y dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector X' (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em X para os quais se desejam os valores em Y interpolados. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-kstinterp_akima_periodic-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Y Interpolado (vector)</term> <listitem> <para >Os valores em Y interpolados. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-kstinterp_cspline"> <title >Curva cúbica de interpolação</title> <para >O 'plugin' periódico de interpolação por curvas cúbicas gera uma interpolação numa curva cúbica para o conjunto de dados fornecidos, usando condições-fronteira naturais. </para> <sect3 id="plugin-kstinterp_cspline-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector X (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em X dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector Y (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em Y dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector X' (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em X para os quais se desejam os valores em Y interpolados. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-kstinterp_cspline-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Y Interpolado (vector)</term> <listitem> <para >Os valores em Y interpolados. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-kstinterp_cspline_periodic"> <title >Curva cúbica de interpolação periódica</title> <para >O 'plugin' periódico de interpolação por curvas cúbicas gera uma interpolação numa curva cúbica para o conjunto de dados fornecidos, usando condições-fronteira periódicas. </para> <sect3 id="plugin-kstinterp_cspline_periodic-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector X (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em X dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector Y (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em Y dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector X' (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em X para os quais se desejam os valores em Y interpolados. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-kstinterp_cspline_periodic-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Y Interpolado (vector)</term> <listitem> <para >Os valores em Y interpolados. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-kstinterp_linear"> <title >Interpolação linear</title> <para >O 'plugin' de interpolação linear gera uma interpolação linear para o conjunto de dados fornecidos. </para> <sect3 id="plugin-kstinterp_linear-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector X (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em X dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector Y (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em Y dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector X' (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em X para os quais se desejam os valores em Y interpolados. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-kstinterp_linear-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Y Interpolado (vector)</term> <listitem> <para >Os valores em Y interpolados. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-kstinterp_polynomial"> <title >Interpolação polinomial</title> <para >O 'plugin' de interpolação polinomial gera uma interpolação linear para o conjunto de dados fornecidos. O número de termos do polinómio é igual ao número de pontos no conjunto de dados fornecido. </para> <sect3 id="plugin-kstinterp_polynomial-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector X (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em X dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector Y (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em Y dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector X' (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores em X para os quais se desejam os valores em Y interpolados. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-kstinterp_polynomial-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Y Interpolado (vector)</term> <listitem> <para >Os valores em Y interpolados. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-noise-addition"> <title >Adição de Ruído</title> <para >O 'plugin' de adição de ruído adiciona uma variável aleatória gaussiana a cada elemento do vector de entrada. A distribuição gaussiana usada tem uma média igual a <literal >0</literal > e o desvio-padrão indicado. A função de densidade de probabilidade de uma variável aleatória gaussiana é: </para> <para> <inlinemediaobject> <imageobject> <imagedata fileref="Formula-kst-gaussianprobability.png" format="PNG"/> </imageobject> </inlinemediaobject> </para> <sect3 id="plugin-noise-addition-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector (vector)</term> <listitem> <para >A lista de elementos aos quais será adicionado um ruído aleatório. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Sigma (escalar)</term> <listitem> <para >O desvio-padrão a usar para a distribuição Gaussiana. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-noiseaddition-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector de Saída (vector)</term> <listitem> <para >A lista de elementos com o ruído Gaussiano adicionado. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-periodogram"> <title >Periodograma</title> <para >O 'plugin' do periodograma produz o periodograma de um dado conjunto de dados. É usado um de dois algoritmos, dependendo do tamanho do conjunto de dados — um algoritmo rápido se forem mais do que 100 pontos de dados, enquanto que será usado um algoritmo mais lento se forem 100 pontos de dados ou menos. </para> <sect3 id="plugin-periodogram-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector de Tempo (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores de tempo dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Vector de Dados (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores de dados, dependendo dos valores de tempo, dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Factor de sobreamostragem (escalar)</term> <listitem> <para >O factor com o qual efectuar a sobreamostragem. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Factor médio da frequência de Nyquist (escalar)</term> <listitem> <para >O factor médio da frequência de Nyquist. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-periodogram-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Frequência (vector)</term> <listitem> <para >O vector de frequência. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Periodograma (vector)</term> <listitem> <para >O vector da resposta na frequência para o periodograma. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <sect2 id="plugin-statistics"> <title >Estatísticas</title> <para >O 'plugin' de estatísticas calcula as estatísticas para um dado conjunto de dados. A maioria dos valores escalares de saída terão um nome representativo do seu valor. São usadas as fórmulas normais para calcular os valores estatísticos. </para> <sect3 id="plugin-statistics-inputs"> <title >Entradas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Vector de Dados (vector)</term> <listitem> <para >A lista de valores de dados para os quais calcular as estatísticas. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> <sect3 id="plugin-statistics-outputs"> <title >Saídas</title> <variablelist> <varlistentry> <term >Média (escalar)</term> <listitem> <para >A média dos dados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Mínimo (escalar)</term> <listitem> <para >O valor mínimo encontrado no vector de dados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Máximo (escalar)</term> <listitem> <para >O valor máximo encontrado no vector de dados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Variância (escalar)</term> <listitem> <para >A variância do conjunto de dados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Desvio-padrão (escalar)</term> <listitem> <para >O desvio-padrão do conjunto de dados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Mediana (escalar)</term> <listitem> <para >A mediana do conjunto de dados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Desvio absoluto (escalar)</term> <listitem> <para >O desvio absoluto do conjunto de dados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Desvio (escalar)</term> <listitem> <para >O desvio do conjunto de dados. </para> </listitem> </varlistentry> <varlistentry> <term >Acentuação (escalar)</term> <listitem> <para >A acentuação do conjunto de dados. </para> </listitem> </varlistentry> </variablelist> </sect3> </sect2> <!-- End the long plugins section --> </sect1> </chapter>