wcc(wccsom)
wcc()所属R语言包:wccsom
Agreement between patterns including peak shifts
协议模式,包括峰值的变化
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Weighted cross correlation and autocorrelation, as described in De Gelder et al. (2001), for assessing similarities in spectra-like data containing peak shifts. Euclidean distances are useless in this situation.
加权互相关和自相关,如描述在De盖德等。 (2001年),评估光谱中的相似性,如数据包含峰位移。在这种情况下,欧氏距离是没有用的。
用法----------Usage----------
wcc(pattern1, pattern2, trwdth, wghts, acors)
wac(pattern1, trwdth, wghts)
wacmat(patterns, trwdth, wghts, do.transpose = TRUE)
参数----------Arguments----------
参数:pattern1
Pattern.
模式。
参数:pattern2
Another pattern.
另一种模式。
参数:patterns
Pattern matrix: rows correspond with patterns.
模式矩阵模式与对应的行。
参数:trwdth
Triangle width, given in the number of data points.
三角宽度,中给出的数据点的数目。
参数:wghts
Optional weights vector, will be calculated from triangle width if necessary. Sometimes it is more efficient to pre-calculate it and give it as an argument.
可选的权重向量,将计算从三角形的宽度,如果必要的。有时它是更有效地预先计算它,并给它作为参数传递。
参数:acors
Autocorrelation, also optional to speed up calculations.
自相关,也可选加速计算。
参数:do.transpose
Internally, columns should correspond with patterns, so normally one should leave this value to its default: TRUE. If a matrix is already in the correct format, one can avoid unnecessary double transpose operations.
在内部,列应与模式,所以一般人应该离开它的默认值:TRUE。如果一个矩阵已经在正确的格式,可避免不必要的的双转置操作。
值----------Value----------
Function wcc returns the WCC value, a similarity value between 0 and 1. Functions wac and wacmat return weighted autocorrelations for one pattern and a matrix of patterns, respectively.
功能wcc返回的的WCC值,相似值介于0和1之间。功能wac和wacmat返回加权自相关模式和矩阵模式,分别为。
(作者)----------Author(s)----------
Ron Wehrens
参考文献----------References----------
A generalized expression for the similarity spectra: application to powder diffraction pattern classification.
参见----------See Also----------
wccsom, wccxyf
wccsom,wccxyf
实例----------Examples----------
data(cepha)
wac(cepha$patterns[1,], 20)
wacmat(t(cepha$patterns), 20)
wcc(cepha$patterns[1,], cepha$patterns[2,], 20)
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