<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 &mdash; 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 &mdash; 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>

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