This function performs a smoothing of a QTS by SLERP interpolation.
Arguments
- x
An object of class qts or qts_sample.
- ...
Extra arguments passed on to next methods.
- kind
a character string indicating the kind of smoother required; defaults to
"3RS3R".- twiceit
logical, indicating if the result should be ‘twiced’. Twicing a smoother \(S(y)\) means \(S(y) + S(y - S(y))\), i.e., adding smoothed residuals to the smoothed values. This decreases bias (increasing variance).
- endrule
a character string indicating the rule for smoothing at the boundary. Either
"Tukey"(default) or"copy".- do.ends
logical, indicating if the 3-splitting of ties should also happen at the boundaries (ends). This is only used for
kind = "S".- alpha
A numeric value in
[0,1]specifying the amount of smoothing. The closer to one, the smoother the resulting QTS. Defaults to0.5.
Value
An object of the same class as the input argument x which is a
smooth version of the input QTS.
Examples
smooth(vespa64$igp[[1]])
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99467 0.07637 0.06803 0.01301
#> 2 1 0.99505 0.07302 0.06618 0.01268
#> 3 2 0.99552 0.06888 0.06361 0.01213
#> 4 3 0.99601 0.06453 0.06055 0.01130
#> 5 4 0.99647 0.06045 0.05732 0.01020
#> 6 5 0.99688 0.05684 0.05403 0.00884
#> 7 6 0.99724 0.05380 0.05075 0.00724
#> 8 7 0.99754 0.05128 0.04743 0.00539
#> 9 8 0.99782 0.04912 0.04403 0.00333
#> 10 9 0.99807 0.04709 0.04049 0.00111
#> # ℹ 91 more rows
smooth(vespa64$igp)
#> [[1]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99467 0.07637 0.06803 0.01301
#> 2 1 0.99505 0.07302 0.06618 0.01268
#> 3 2 0.99552 0.06888 0.06361 0.01213
#> 4 3 0.99601 0.06453 0.06055 0.01130
#> 5 4 0.99647 0.06045 0.05732 0.01020
#> 6 5 0.99688 0.05684 0.05403 0.00884
#> 7 6 0.99724 0.05380 0.05075 0.00724
#> 8 7 0.99754 0.05128 0.04743 0.00539
#> 9 8 0.99782 0.04912 0.04403 0.00333
#> 10 9 0.99807 0.04709 0.04049 0.00111
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[2]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99422 0.07916 0.07180 0.01004
#> 2 1 0.99464 0.07550 0.06990 0.01015
#> 3 2 0.99515 0.07096 0.06734 0.01014
#> 4 3 0.99569 0.06603 0.06432 0.00992
#> 5 4 0.99622 0.06112 0.06100 0.00942
#> 6 5 0.99670 0.05662 0.05756 0.00859
#> 7 6 0.99711 0.05279 0.05411 0.00743
#> 8 7 0.99746 0.04965 0.05064 0.00594
#> 9 8 0.99777 0.04709 0.04708 0.00414
#> 10 9 0.99804 0.04496 0.04343 0.00210
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[3]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99303 0.09542 0.06275 -0.02921
#> 2 1 0.99342 0.09136 0.06278 -0.02870
#> 3 2 0.99394 0.08603 0.06247 -0.02784
#> 4 3 0.99452 0.08000 0.06171 -0.02674
#> 5 4 0.99510 0.07394 0.06054 -0.02554
#> 6 5 0.99562 0.06830 0.05896 -0.02435
#> 7 6 0.99610 0.06328 0.05697 -0.02322
#> 8 7 0.99652 0.05898 0.05456 -0.02217
#> 9 8 0.99690 0.05535 0.05172 -0.02122
#> 10 9 0.99725 0.05227 0.04845 -0.02037
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[4]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99320 0.09273 0.06319 -0.03096
#> 2 1 0.99358 0.08878 0.06330 -0.03028
#> 3 2 0.99406 0.08371 0.06305 -0.02933
#> 4 3 0.99460 0.07807 0.06237 -0.02821
#> 5 4 0.99513 0.07235 0.06125 -0.02699
#> 6 5 0.99563 0.06700 0.05971 -0.02580
#> 7 6 0.99608 0.06230 0.05777 -0.02469
#> 8 7 0.99647 0.05837 0.05540 -0.02369
#> 9 8 0.99683 0.05517 0.05257 -0.02280
#> 10 9 0.99716 0.05253 0.04923 -0.02201
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[5]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99451 0.07739 0.06860 0.01570
#> 2 1 0.99487 0.07426 0.06693 0.01525
#> 3 2 0.99531 0.07046 0.06462 0.01475
#> 4 3 0.99577 0.06646 0.06179 0.01410
#> 5 4 0.99623 0.06254 0.05862 0.01318
#> 6 5 0.99666 0.05888 0.05526 0.01197
#> 7 6 0.99705 0.05561 0.05182 0.01043
#> 8 7 0.99739 0.05282 0.04837 0.00861
#> 9 8 0.99770 0.05045 0.04490 0.00653
#> 10 9 0.99797 0.04835 0.04132 0.00426
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[6]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99365 0.08438 0.07294 0.01466
#> 2 1 0.99403 0.08071 0.07202 0.01449
#> 3 2 0.99451 0.07619 0.07028 0.01432
#> 4 3 0.99505 0.07129 0.06775 0.01406
#> 5 4 0.99560 0.06642 0.06469 0.01360
#> 6 5 0.99611 0.06191 0.06140 0.01287
#> 7 6 0.99656 0.05801 0.05805 0.01181
#> 8 7 0.99694 0.05488 0.05472 0.01037
#> 9 8 0.99727 0.05242 0.05137 0.00855
#> 10 9 0.99756 0.05043 0.04793 0.00640
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[7]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99558 0.07136 0.03750 -0.04826
#> 2 1 0.99570 0.06910 0.03886 -0.04783
#> 3 2 0.99586 0.06640 0.04048 -0.04710
#> 4 3 0.99603 0.06349 0.04202 -0.04603
#> 5 4 0.99623 0.06048 0.04324 -0.04465
#> 6 5 0.99645 0.05748 0.04403 -0.04303
#> 7 6 0.99667 0.05460 0.04433 -0.04119
#> 8 7 0.99691 0.05194 0.04401 -0.03925
#> 9 8 0.99715 0.04955 0.04306 -0.03727
#> 10 9 0.99739 0.04736 0.04158 -0.03530
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[8]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99522 0.06723 0.04802 -0.05216
#> 2 1 0.99536 0.06537 0.04918 -0.05057
#> 3 2 0.99556 0.06288 0.05048 -0.04848
#> 4 3 0.99580 0.06005 0.05152 -0.04616
#> 5 4 0.99605 0.05711 0.05202 -0.04378
#> 6 5 0.99632 0.05427 0.05182 -0.04144
#> 7 6 0.99660 0.05167 0.05079 -0.03921
#> 8 7 0.99689 0.04940 0.04892 -0.03708
#> 9 8 0.99718 0.04745 0.04629 -0.03507
#> 10 9 0.99748 0.04572 0.04301 -0.03313
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[9]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99460 0.07907 0.06291 0.02378
#> 2 1 0.99501 0.07440 0.06190 0.02424
#> 3 2 0.99555 0.06833 0.06011 0.02458
#> 4 3 0.99614 0.06154 0.05752 0.02459
#> 5 4 0.99673 0.05479 0.05433 0.02409
#> 6 5 0.99726 0.04869 0.05084 0.02296
#> 7 6 0.99770 0.04370 0.04735 0.02114
#> 8 7 0.99805 0.03999 0.04412 0.01865
#> 9 8 0.99832 0.03741 0.04137 0.01559
#> 10 9 0.99852 0.03563 0.03918 0.01214
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[10]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99454 0.07652 0.06696 0.02334
#> 2 1 0.99496 0.07145 0.06629 0.02375
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#> 4 3 0.99605 0.05834 0.06243 0.02428
#> 5 4 0.99661 0.05162 0.05941 0.02393
#> 6 5 0.99713 0.04550 0.05605 0.02301
#> 7 6 0.99756 0.04041 0.05266 0.02144
#> 8 7 0.99792 0.03660 0.04951 0.01926
#> 9 8 0.99819 0.03404 0.04675 0.01657
#> 10 9 0.99839 0.03248 0.04446 0.01348
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[11]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99412 0.08670 0.06301 0.01521
#> 2 1 0.99445 0.08212 0.06392 0.01555
#> 3 2 0.99484 0.07669 0.06452 0.01593
#> 4 3 0.99525 0.07129 0.06433 0.01620
#> 5 4 0.99565 0.06648 0.06316 0.01625
#> 6 5 0.99606 0.06242 0.06093 0.01600
#> 7 6 0.99647 0.05898 0.05766 0.01541
#> 8 7 0.99689 0.05593 0.05357 0.01450
#> 9 8 0.99729 0.05319 0.04906 0.01331
#> 10 9 0.99765 0.05072 0.04458 0.01186
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[12]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99412 0.08622 0.06371 0.01521
#> 2 1 0.99443 0.08146 0.06499 0.01573
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#> 4 3 0.99523 0.06999 0.06580 0.01721
#> 5 4 0.99567 0.06459 0.06441 0.01788
#> 6 5 0.99614 0.05966 0.06174 0.01835
#> 7 6 0.99661 0.05528 0.05806 0.01847
#> 8 7 0.99706 0.05150 0.05378 0.01815
#> 9 8 0.99746 0.04839 0.04940 0.01735
#> 10 9 0.99778 0.04590 0.04539 0.01606
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[13]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99598 0.04858 0.06908 0.02990
#> 2 1 0.99623 0.04634 0.06696 0.02990
#> 3 2 0.99655 0.04362 0.06405 0.02975
#> 4 3 0.99687 0.04097 0.06106 0.02918
#> 5 4 0.99715 0.03872 0.05834 0.02809
#> 6 5 0.99739 0.03699 0.05609 0.02645
#> 7 6 0.99759 0.03571 0.05428 0.02435
#> 8 7 0.99776 0.03466 0.05279 0.02188
#> 9 8 0.99793 0.03361 0.05146 0.01916
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#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[14]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99557 0.05496 0.07024 0.02965
#> 2 1 0.99581 0.05261 0.06861 0.02991
#> 3 2 0.99611 0.04966 0.06632 0.02998
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#> 5 4 0.99677 0.04396 0.06062 0.02887
#> 6 5 0.99708 0.04178 0.05767 0.02754
#> 7 6 0.99736 0.04013 0.05485 0.02575
#> 8 7 0.99760 0.03888 0.05219 0.02358
#> 9 8 0.99783 0.03775 0.04968 0.02118
#> 10 9 0.99804 0.03645 0.04727 0.01864
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[15]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99598 0.04504 0.07674 0.01027
#> 2 1 0.99623 0.04245 0.07491 0.01088
#> 3 2 0.99654 0.03949 0.07222 0.01143
#> 4 3 0.99688 0.03669 0.06888 0.01164
#> 5 4 0.99722 0.03435 0.06516 0.01136
#> 6 5 0.99753 0.03263 0.06133 0.01053
#> 7 6 0.99780 0.03150 0.05760 0.00920
#> 8 7 0.99803 0.03077 0.05409 0.00749
#> 9 8 0.99823 0.03020 0.05086 0.00558
#> 10 9 0.99841 0.02950 0.04792 0.00362
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[16]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99534 0.05642 0.07760 0.00917
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