
Caros, Estou utilizando da função smooth.bibasis para suavizar uma superficie a partir do produto tensorial de bases b-splines (codigo abaixo). Ocorre que quando altero o número de pontos observados (ns e nt) e mantenho o número de bases o algoritmo trava. Alguém já fez algo parecido? Grato David snbasis = 15 sbasis = create.bspline.basis(c(0,1),snbasis) tnbasis = 15 tbasis = create.bspline.basis(c(0,1),tnbasis) lambdas = 1e-3 fdPars = fdPar(sbasis, 2, lambdas) lambdat = 1e-3 fdPart = fdPar(tbasis, 2, lambdat) ns = 15 nt = 15 sarg = seq(0,1,len=ns) targ = seq(0,1,len=nt) sigma = 0.2 y0 = outer(sin(2*pi*sarg),cos(2*pi*targ)) y = y0 + rnorm(matrix(0, ns,nt))*sigma result = smooth.bibasis(sarg, targ, y, fdPars, fdPart)

Que biblioteca precisa para isto? Caros, Estou utilizando da função smooth.bibasis para suavizar uma superficie a partir do produto tensorial de bases b-splines (codigo abaixo). Ocorre que quando altero o número de pontos observados (ns e nt) e mantenho o número de bases o algoritmo trava. Alguém já fez algo parecido? Grato David snbasis = 15 sbasis = create.bspline.basis(c(0,1),snbasis) tnbasis = 15 tbasis = create.bspline.basis(c(0,1),tnbasis) lambdas = 1e-3 fdPars = fdPar(sbasis, 2, lambdas) lambdat = 1e-3 fdPart = fdPar(tbasis, 2, lambdat) ns = 15 nt = 15 sarg = seq(0,1,len=ns) targ = seq(0,1,len=nt) sigma = 0.2 y0 = outer(sin(2*pi*sarg),cos(2*pi*targ)) y = y0 + rnorm(matrix(0, ns,nt))*sigma result = smooth.bibasis(sarg, targ, y, fdPars, fdPart) --- Este email foi escaneado pelo Avast antivírus. https://www.avast.com/antivirus

Utilizo a fda.... Em 20 de julho de 2015 23:40, Mauro Sznelwar <sznelwar@uol.com.br> escreveu:
Que biblioteca precisa para isto?
Caros,
Estou utilizando da função smooth.bibasis para suavizar uma superficie a partir do produto tensorial de bases b-splines (codigo abaixo).
Ocorre que quando altero o número de pontos observados (ns e nt) e mantenho o número de bases o algoritmo trava. Alguém já fez algo parecido?
Grato
David
snbasis = 15
sbasis = create.bspline.basis(c(0,1),snbasis)
tnbasis = 15
tbasis = create.bspline.basis(c(0,1),tnbasis)
lambdas = 1e-3
fdPars = fdPar(sbasis, 2, lambdas)
lambdat = 1e-3
fdPart = fdPar(tbasis, 2, lambdat)
ns = 15
nt = 15
sarg = seq(0,1,len=ns)
targ = seq(0,1,len=nt)
sigma = 0.2
y0 = outer(sin(2*pi*sarg),cos(2*pi*targ))
y = y0 + rnorm(matrix(0, ns,nt))*sigma
result = smooth.bibasis(sarg, targ, y, fdPars, fdPart)
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