# 'Plugins', Ajustes e Filtros

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 menu de contexto do gráfico.

## Adicionar e Remover 'Plugins'

Por omissão, os 'plugins' incorporados estão guardados em `/usr/lib/kde3/kstplugins/` (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 'Plugins'... do menu Configuração. Uma lista com os 'plugins' instalados de momento é mostrada no Gestor de 'Plugins'.

Para adicionar um 'plugin', carregue no botão Instalar.... Vá para a pasta que contém tanto o ficheiro de especificação do 'plugin' (`*.xml`) e o ficheiro-objecto (`*.o`). Carregue em OK, para que o 'plugin' seja instalado.

Para remover um 'plugin', basta seleccioná-lo no Gestor de 'Plugins' e carregar em Remover. Ser-lhe-á pedida uma confirmação.

Para actualizar rapidamente a lista de 'plugins' que é mostrada no Gestor de 'Plugins', carregue em Voltar a Procurar. 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.

## 'Plugins' Incluídos

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.

Janela de 'Plugins'
Janela de 'Plugins'

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.

### Auto-correlação

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 `arredond. defeito(-(N-1)/2)` até `arredond. defeito((N-1)/2)`, em que o `N` 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 `r` no desvio `k` é:

Fórmula da auto-correlação

#### Entradas

Vector X (vector)

  A lista `x` de valores para os quais calcular os valores da correlação.

#### Saídas

Número do Passo (vector)

  A lista dos valores de passo ou de intervalo.

Valor de Correlação (vector)

  A lista de valores da correlação calculados com o número de passo correspondente no vector do Número de Passo.

### Grupo

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 `3`, e o vector de entrada for `[9,2,7,3,4,74,5,322,444,2,1]`, então os grupos devolvidos são `[6,27,257]`. Repare que os elementos que pertençam ao fim do vector de entrada que não formem um grupo completo (neste caso, os elementos `2` e `1`), são simplesmente descartados.

#### Entradas

Vector de Entrada (vector)

  O vector a agrupar.

Tamanho do Grupo (escalar)

  O tamanho a usar para cada grupo.

#### Saídas

Grupos (vector)

  A lista de médias para cada grupo.

### Passa-banda Butterworth

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

Fórmula da auto-correlação

em que o `f` é a frequência, o `fc` é a frequência de corte na baixa frequência, o `b` é a largura da banda a passar e o `n` é a ordem do filtro Butterworth. A transformada de Fourier inversa é então calculada com as novas respostas na frequência.

#### Entradas

Vector X (vector)

  A lista de valores a filtrar.

Ordem (valor escalar)

  A ordem do filtro Butterworth a usar.

Frequência de corte (valor escalar)

  A frequência de corte na baixa frequência do filtro passa-banda Butterworth.

Largura de banda (valor escalar)

  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.

#### Saídas

X Filtrado (vector)

  A lista de valores de dados filtrados.

### Filtro corta-banda Butterworth

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

Fórmula da auto-correlação

em que o `f` é a frequência, o `fc` é a frequência de corte na baixa frequência, o `b` é a largura da banda a cortar e o `n` é a ordem do filtro Butterworth. A transformada de Fourier inversa é então calculada com as novas respostas na frequência.

#### Entradas

Vector X (vector)

  A lista de valores a filtrar.

Ordem (valor escalar)

  A ordem do filtro Butterworth a usar.

Frequência de corte (valor escalar)

  A frequência de corte na baixa frequência do filtro corta-banda Butterworth.

Largura de banda (valor escalar)

  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.

#### Saídas

X Filtrado (vector)

  A lista de valores de dados filtrados.

### Passa-alto Butterworth

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

Fórmula da auto-correlação

em que o `f` é a frequência, o `fc` é a frequência de corte na alta frequência e o `n` é a ordem do filtro Butterworth. A transformada de Fourier inversa é então calculada com as novas respostas na frequência.

#### Entradas

Vector X (vector)

  A lista de valores a filtrar.

Ordem (valor escalar)

  A ordem do filtro Butterworth a usar.

Frequência de corte (valor escalar)

  A frequência de corte do filtro passa-alto Butterworth.

#### Saídas

X Filtrado (vector)

  A lista de valores de dados filtrados.

### Passa-baixo Butterworth

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

Fórmula da auto-correlação

em que o `f` é a frequência, o `fc` é a frequência de corte na baixa frequência e o `n` é a ordem do filtro Butterworth. A transformada de Fourier inversa é então calculada com as novas respostas na frequência.

#### Entradas

Vector X (vector)

  A lista de valores a filtrar.

Ordem (valor escalar)

  A ordem do filtro Butterworth a usar.

Frequência de corte (valor escalar)

  A frequência de corte do filtro passa-baixo Butterworth.

#### Saídas

X Filtrado (vector)

  A lista de valores de dados filtrados.

### Corte

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.

#### Entradas

Vector (vector)

  A lista de valores sobre os quais efectuar o corte.

#### Saídas

Vector Ímpar (vector)

  A lista que contém a parte ímpar da lista de entrada (i.e., contém o primeiro elemento da lista de entrada).

Vector Par (vector)

  A lista que contém a parte par da lista de entrada (i.e., não contém o primeiro elemento da lista de entrada).

Lista da Diferença (vector)

  A lista que contém os elementos da lista ímpar, menos os elementos respectivos da lista par.

Vector de Índices (vector)

  Uma lista de índice com o mesmo tamanho das outras três listas de saída.

### Convolução

O 'plugin' de convolução gera a convolução de um vector com outro. A convolução de duas funções `f` e `g` é dada por:

A ordem dos vectores não interessa, dado que o `f*g=g*f`. Para além disso, os vectores não precisam de ser do mesmo tamanho, dado que o 'plugin' irá extrapolar automaticamente o menor vector.

#### Entradas

Vector Um (vector)

  Um dos elementos do par de listas para o qual calcular a convolução.

Vector Dois (vector)

  Um dos elementos do par de listas para o qual calcular a convolução.

#### Saídas

Convolução (vector)

  A convolução dos dois vectores de entrada.

### Correlação cruzada

O 'plugin' de correlação cruzada calcula os valores da correlação entre duas séries (vectores) `x` e `y`, usando os valores do desvio de `arredond. defeito(-(N-1)/2)` até `arredond. defeito((N-1)/2)`, em que o `N` é o número de pontos no vector mais comprido. O vector mais curto fica com o tamanho do maior usando `0`'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 `r` no desvio `k` é:

fórmula de correlação cruzada

#### Entradas

Vector X (vector)

  A lista `x` usada na fórmula de correlação cruzada.

Vector Y (vector)

  A lista `y` usada na fórmula de correlação cruzada.

#### Saídas

Número do Passo (vector)

  A lista dos valores de passo ou de intervalo.

Valor de Correlação (vector)

  A lista de valores da correlação calculados com o número de passo correspondente no vector do Número de Passo.

### Desconvolução

O 'plugin' das desconvolução gera a desconvolução de um vector com outro. A desconvolução é a inversa da convolução. Dado o vector convoluto `h` e outro vector `g`, a desconvolução `f` é dada por:

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 `g`.

#### Entradas

Vector Um (vector)

  Um dos pares de listas dos quais retirar a desconvolução.

Vector Dois (vector)

  Um dos pares de listas dos quais retirar a desconvolução.

#### Saídas

Desconvolução (vector)

  A desconvolução dos dois vectores de entrada.

### Ajuste exponencial ponderado

O 'plugin' do ajuste exponencial ponderado efectua um ajuste ponderado não-linear dos mínimos quadrados com base num modelo exponencial:

É usada uma estimativa inicial de `a=1,0`, `=0` e `b=0`. O 'plugin' itera subsequentemente para a solução até atingir uma precisão de `1,0e-4` ou até terem sido executadas 500 iterações.

#### Entradas

Vector X (vector)

  A lista de valores em X para os pontos de dados a serem ajustados.

Vector Y (vector)

  A lista de valores em Y para os pontos de dados a serem ajustados.

Pesos (vector)

  A lista de pesos de ponderação a usar para o ajuste.

#### Saídas

Y Ajustado (vector)

  A lista dos valores em Y ajustados.

Residuais (vector)

  A lista de valores residuais.

Parâmetros (vector)

  Os parâmetros de ajuste óptimo `a`, e `b`.

Covariância (vector)

  A matriz de covariância dos parâmetros do modelo, devolvidos linha após linha no vector.

chi^2/nu (escalar)

  A soma ponderada dos quadrados dos valores residuais, dividida pelo número de graus de liberdade.

### Ajuste exponencial

O 'plugin' de ajuste exponencial é idêntico na sua função ao 'plugin' do Ajuste exponencial ponderado com a excepção de que o valor do peso `wi` é igual a `1` para todos os valores de índices `i`. Como resultado, o vector de pesos não existe.

### Ajuste gaussiano ponderado

O 'plugin' do ajuste gaussiano ponderado efectua um ajuste dos mínimos quadrados ponderado a um modelo Gaussiano:

É usada uma estimativa inicial de `a=`(máximo dos valores em Y), `=`(média dos valores em X) e `=`(o ponto médio dos valores em X). O 'plugin' itera subsequentemente até à solução com uma precisão de `1,0e-4` ser atingida ou até terem sido executadas 500 iterações.

#### Entradas

Vector X (vector)

  A lista de valores em X para os pontos de dados a serem ajustados.

Vector Y (vector)

  A lista de valores em Y para os pontos de dados a serem ajustados.

Pesos (vector)

  A lista de pesos de ponderação a usar para o ajuste.

#### Saídas

Y Ajustado (vector)

  A lista dos valores em Y ajustados.

Residuais (vector)

  A lista de valores residuais.

Parâmetros (vector)

  Os parâmetros de ajuste óptimo , e `a`.

Covariância (vector)

  A matriz de covariância dos parâmetros do modelo, devolvidos linha após linha no vector.

chi^2/nu (escalar)

  A soma ponderada dos quadrados dos valores residuais, dividida pelo número de graus de liberdade.

### Ajuste gaussiano

O 'plugin' de ajuste gaussiano é idêntico na sua função ao 'plugin' do Ajuste gaussiano ponderado com a excepção de que o valor do peso `wi` é igual a `1` para todos os valores de índices `i`. Como resultado, o vector de pesos não existe.

### Ajuste gradiente ponderado

O 'plugin' do ajuste gradiente poderado efectua um ajuste ponderado dos mínimos quadrados a um modelo de uma linha recta sem um termo constante:

O ajuste óptimo é encontrado ao minimizar a soma ponderada dos valores residuais ao quadrado:

para o `b`, em que o `wi` é o peso de ponderação no índice `i`.

#### Entradas

Vector X (vector)

  A lista de valores em X para os pontos de dados a serem ajustados.

Vector Y (vector)

  A lista de valores em Y para os pontos de dados a serem ajustados.

Pesos (vector)

  A lista que contém os pesos a serem usados para o ajuste.

#### Saídas

Y Ajustado (vector)

  A lista dos valores em Y para os pontos que representam a linha do ajuste óptimo.

Residuais (vector)

  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.

Parâmetros (vector)

  O parâmetro `b` do ajuste óptimo.

Covariância (vector)

  A matriz de covariância estimada, devolvida linha após linha, a começar na linha 0.

Y Baixo (vector)

  O valor correspondente do Y Ajustado menos o desvio-padrão da função de ajuste óptimo no valor em X correspondente.

Y Alto (vector)

  O valor correspondente do Y Ajustado mais o desvio-padrão da função de ajuste óptimo no valor em X correspondente.

chi^2/nu (escalar)

  O valor da soma dos quadrados dos valores residuais, dividida pelos graus de liberdade.

### Ajuste gradiente

O 'plugin' de ajuste gradiente é idêntico na sua função ao 'plugin' do Ajuste gradiente ponderado com a excepção de que o valor do peso `wi` é igual a `1` para todos os valores de índices `i`. Como resultado, o vector de pesos não existe.

### Ajuste linear ponderado

O 'plugin' do ajuste linear ponderado efectua um ajuste pelos mínimos quadrados a um modelo de uma linha recta:

O ajuste óptimo é encontrado ao minimizar a soma ponderada dos valores residuais ao quadrado:

para o `a` e o `b`, em que o `wi` é o peso no índice `i`.

#### Entradas

Vector X (vector)

  A lista de valores em X para os pontos de dados a serem ajustados.

Vector Y (vector)

  A lista de valores em Y para os pontos de dados a serem ajustados.

Pesos (vector)

  A lista que contém os pesos a serem usados para o ajuste.

#### Saídas

Y Ajustado (vector)

  A lista dos valores em Y para os pontos que representam a linha do ajuste óptimo.

Residuais (vector)

  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.

Parâmetros (vector)

  Os parâmetros `a` e `b` do ajuste óptimo.

Covariância (vector)

  A matriz de covariância estimada, devolvida linha após linha, a começar na linha 0.

Y Baixo (vector)

  O valor correspondente do Y Ajustado menos o desvio-padrão da função de ajuste óptimo no valor em X correspondente.

Y Alto (vector)

  O valor correspondente do Y Ajustado mais o desvio-padrão da função de ajuste óptimo no valor em X correspondente.

chi^2/nu (escalar)

  O valor da soma dos quadrados dos valores residuais, dividida pelos graus de liberdade.

### Ajuste linear

O 'plugin' de ajuste linear é idêntico na sua função ao 'plugin' do Ajuste linear ponderado com a excepção de que o valor do peso `wi` é igual a `1` para todos os valores de índices `i`. Como resultado, o vector de pesos não existe.

### Ajuste de Lorentz ponderado

O ajuste lorentziano ponderado efectua uma ajuste ponderado pelos mínimos quadrados a um modelo de Lorentz:

É usada uma estimativa inicial de `a=`(máximo dos valores em Y), `x0=`(média dos valores em X) `=`(o ponto médio dos valores em X). O 'plugin' itera subsequentemente até à solução com uma precisão de `1,0e-4` ser atingida ou até terem sido executadas 500 iterações.

#### Entradas

Vector X (vector)

  A lista de valores em X para os pontos de dados a serem ajustados.

Vector Y (vector)

  A lista de valores em Y para os pontos de dados a serem ajustados.

Pesos (vector)

  A lista de pesos de ponderação a usar para o ajuste.

#### Saídas

Y Ajustado (vector)

  A lista dos valores em Y ajustados.

Residuais (vector)

  A lista de valores residuais.

Parâmetros (vector)

  Os parâmetros de ajuste óptimo `x0`, e `a`.

Covariância (vector)

  A matriz de covariância dos parâmetros do modelo, devolvidos linha após linha no vector.

chi^2/nu (escalar)

  A soma ponderada dos quadrados dos valores residuais, dividida pelo número de graus de liberdade.

### Ajuste de lorentz

O 'plugin' de Lorentz linear é idêntico na sua função ao 'plugin' do Ajuste de Lorentz ponderado com a excepção de que o valor do peso `wi` é igual a `1` para todos os valores de índices `i`. Como resultado, o vector de pesos não existe.

### Ajuste polinomial ponderado

O 'plugin' do ajuste polinomial ponderado efectua um ajuste ponderados pelos mínimos quadrados a um modelo polinomial:

em que o `n` é o grau do modelo polinomial.

#### Entradas

Vector X (vector)

  A lista de valores em X para os pontos de dados a serem ajustados.

Vector Y (vector)

  A lista de valores em Y para os pontos de dados a serem ajustados.

Pesos (vector)

  A lista de pesos de ponderação a usar para o ajuste.

Ordem (valor escalar)

  A ordem ou grau do modelo polinomial a usar.

#### Saídas

Y Ajustado (vector)

  A lista dos valores em Y ajustados.

Residuais (vector)

  A lista de valores residuais.

Parâmetros (vector)

  Os parâmetros de ajuste óptimo `c0`, `c1`,..., `cn`.

Covariância (vector)

  A matriz de covariância dos parâmetros do modelo, devolvidos linha após linha no vector.

chi^2/nu (escalar)

  A soma ponderada dos quadrados dos valores residuais, dividida pelo número de graus de liberdade.

### Ajuste polinomial

O 'plugin' polinomial linear é idêntico na sua função ao 'plugin' do Ajuste polinomial ponderado com a excepção de que o valor do peso `wi` é igual a `1` para todos os valores de índices `i`. Como resultado, o vector de pesos não existe.

### Ajuste sinusoidal ponderado

O 'plugin' do ajuste sinusoidal ponderado efectua um ajuste ponderados pelos mínimos quadrados a um modelo sinusoidal:

onde o `T` é o período indicado e o `n=2+2H`, em que o `H` é o número indicado de harmónicas.

#### Entradas

Vector X (vector)

  A lista de valores em X para os pontos de dados a serem ajustados.

Vector Y (vector)

  A lista de valores em Y para os pontos de dados a serem ajustados.

Pesos (vector)

  A lista de pesos de ponderação a usar para o ajuste.

Harmónicas (escalar)

  O número de harmónicas na sinusóide a ajustar.

Período (scalar)

  O período da sinusóide a ajustar.

#### Saídas

Y Ajustado (vector)

  A lista dos valores em Y ajustados.

Residuais (vector)

  A lista de valores residuais.

Parâmetros (vector)

  Os parâmetros de ajuste óptimo `c0`, `c1`,..., `cn`.

Covariância (vector)

  A matriz de covariância dos parâmetros do modelo, devolvidos linha após linha no vector.

chi^2/nu (escalar)

  A soma ponderada dos quadrados dos valores residuais, dividida pelo número de graus de liberdade.

### Ajuste sinusoidal

O 'plugin' sinusoidal linear é idêntico na sua função ao 'plugin' do Ajuste sinusoidal ponderado com a excepção de que o valor do peso `wi` é igual a `1` para todos os valores de índices `i`. Como resultado, o vector de pesos não existe.

### Curva de interpolação Akima

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.

#### Entradas

Vector X (vector)

  A lista de valores em X dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação.

Vector Y (vector)

  A lista de valores em Y dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação.

Vector X' (vector)

  A lista de valores em X para os quais se desejam os valores em Y interpolados.

#### Saídas

Y Interpolado (vector)

  Os valores em Y interpolados.

### Curva de interpolação periódica Akima

O 'plugin' periódico Akima 'kstinterp' gera uma interpolação numa curva Akima não arredondada para o conjunto de dados fornecidos, usando condições-fronteira periódicas.

#### Entradas

Vector X (vector)

  A lista de valores em X dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação.

Vector Y (vector)

  A lista de valores em Y dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação.

Vector X' (vector)

  A lista de valores em X para os quais se desejam os valores em Y interpolados.

#### Saídas

Y Interpolado (vector)

  Os valores em Y interpolados.

### Curva cúbica de interpolação

O 'plugin' periódico de interpolação por curvas cúbicas gera uma interpolação numa curva cúbica para o conjunto de dados fornecidos, usando condições-fronteira naturais.

#### Entradas

Vector X (vector)

  A lista de valores em X dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação.

Vector Y (vector)

  A lista de valores em Y dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação.

Vector X' (vector)

  A lista de valores em X para os quais se desejam os valores em Y interpolados.

#### Saídas

Y Interpolado (vector)

  Os valores em Y interpolados.

### Curva cúbica de interpolação periódica

O 'plugin' periódico de interpolação por curvas cúbicas gera uma interpolação numa curva cúbica para o conjunto de dados fornecidos, usando condições-fronteira periódicas.

#### Entradas

Vector X (vector)

  A lista de valores em X dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação.

Vector Y (vector)

  A lista de valores em Y dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação.

Vector X' (vector)

  A lista de valores em X para os quais se desejam os valores em Y interpolados.

#### Saídas

Y Interpolado (vector)

  Os valores em Y interpolados.

### Interpolação linear

O 'plugin' de interpolação linear gera uma interpolação linear para o conjunto de dados fornecidos.

#### Entradas

Vector X (vector)

  A lista de valores em X dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação.

Vector Y (vector)

  A lista de valores em Y dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação.

Vector X' (vector)

  A lista de valores em X para os quais se desejam os valores em Y interpolados.

#### Saídas

Y Interpolado (vector)

  Os valores em Y interpolados.

### Interpolação polinomial

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.

#### Entradas

Vector X (vector)

  A lista de valores em X dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação.

Vector Y (vector)

  A lista de valores em Y dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação.

Vector X' (vector)

  A lista de valores em X para os quais se desejam os valores em Y interpolados.

#### Saídas

Y Interpolado (vector)

  Os valores em Y interpolados.

### Adição de Ruído

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 `0` e o desvio-padrão indicado. A função de densidade de probabilidade de uma variável aleatória gaussiana é:

#### Entradas

Vector (vector)

  A lista de elementos aos quais será adicionado um ruído aleatório.

Sigma (escalar)

  O desvio-padrão a usar para a distribuição Gaussiana.

#### Saídas

Vector de Saída (vector)

  A lista de elementos com o ruído Gaussiano adicionado.

### Periodograma

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.

#### Entradas

Vector de Tempo (vector)

  A lista de valores de tempo dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação.

Vector de Dados (vector)

  A lista de valores de dados, dependendo dos valores de tempo, dos pontos de dados para os quais gerar a interpolação.

Factor de sobreamostragem (escalar)

  O factor com o qual efectuar a sobreamostragem.

Factor médio da frequência de Nyquist (escalar)

  O factor médio da frequência de Nyquist.

#### Saídas

Frequência (vector)

  O vector de frequência.

Periodograma (vector)

  O vector da resposta na frequência para o periodograma.

### Estatísticas

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.

#### Entradas

Vector de Dados (vector)

  A lista de valores de dados para os quais calcular as estatísticas.

#### Saídas

Média (escalar)

  A média dos dados.

Mínimo (escalar)

  O valor mínimo encontrado no vector de dados.

Máximo (escalar)

  O valor máximo encontrado no vector de dados.

Variância (escalar)

  A variância do conjunto de dados.

Desvio-padrão (escalar)

  O desvio-padrão do conjunto de dados.

Mediana (escalar)

  A mediana do conjunto de dados.

Desvio absoluto (escalar)

  O desvio absoluto do conjunto de dados.

Desvio (escalar)

  O desvio do conjunto de dados.

Acentuação (escalar)

  A acentuação do conjunto de dados.