R 用lowess平滑

我正在尝试将matlab脚本转换为R，但在平滑方面遇到了一些问题

我要转换的matlab代码如下所示：

for i = 1:size(spike_sum,2)
        smooth_sum(1:Ne,i)=smooth(double(spike_sum(1:Ne,i)),spanNe,'lowess');
end

for i = 1:Ne
        smoother_sum(i,:)=smooth(double(smooth_sum(i,:)),spanT,'lowess');
end

其中，spike_sum是一个矩阵，为Ne x 4000。我想先用span扳手在Dim 1中进行平滑，然后对所有4000个切片进行平滑。然后，我想用span spanT在Dim 2中进行平滑处理，并对所有Ne切片进行平滑处理

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我已经研究了R中的lowess函数，但它似乎在二维中是lowess（x，y，span，iter，delta）。所以为了得到上面R中代码的结果，我是否只需要对y取一个矩阵切片，然后对x复制一个常量值

我的Matlab非常生锈，但是如果我理解正确，您可能希望将

1:Ne

或

1:4000

的

x

参数的序列传递到

lowess

，因为这意味着要平滑的点的x坐标。这假设您假设您的点确实是等间距的

类似这样的方法会奏效：

#Example matrix
M <- matrix(runif(1600),40,40)

#Smooth rows; transpose when smoothing over rows
M1 <- t(apply(M,1,FUN = function(x){lowess(1:length(x),x)$y}))

#Smooth columns; but don't transpose; fills by column already
M2 <- apply(M1,2,FUN = function(x){lowess(1:length(x),x)$y})

#示例矩阵
M我的Matlab非常生锈，但如果我理解正确，您可能希望将
1:Ne
或
1:4000
的
x
参数的序列传递到
lowess
，因为这意味着要平滑的点的x坐标。这假设您假设您的点确实是等间距的

类似这样的方法会奏效：

#Example matrix
M <- matrix(runif(1600),40,40)

#Smooth rows; transpose when smoothing over rows
M1 <- t(apply(M,1,FUN = function(x){lowess(1:length(x),x)$y}))

#Smooth columns; but don't transpose; fills by column already
M2 <- apply(M1,2,FUN = function(x){lowess(1:length(x),x)$y})

#示例矩阵
M好吧，虽然joran提供的答案没有按预期工作，joran花了相当多的时间尝试调试它，我很感激，但最终我无法使该解决方案工作，我真的不知道为什么，但它产生的结果无法与matlab代码相比。在胡思乱想之后，我发现了这个解决方案（这可能不是最优的，但效果正如预期的那样）

loesscontrol=leuch.control（surface=“interpolate”、statistics=“approximate”、trace.hat=“exact”、iterations=1）
扳手=100/Ne
spanT=50/nsteps
spanNi=30/Ni
对于（1:nsteps中的i）{
x好吧，虽然joran提供的答案没有达到预期效果，joran花了相当多的时间尝试调试它，我很感激，但最终我无法使该解决方案起作用，我也不知道为什么，但它产生的结果无法与matlab代码相媲美。在混乱之后，我发现了这个解决方案（这可能不是最佳方案，但效果与预期一致）

loesscontrol=leuch.control（surface=“interpolate”、statistics=“approximate”、trace.hat=“exact”、iterations=1）
扳手=100/Ne
spanT=50/nsteps
spanNi=30/Ni
对于（1:nsteps中的i）{
xHmm，我正在尝试测试它，但这只是一些事情。首先，M2将基于M1，而不是m，因为我想第二次平滑已经平滑的数据，但这次是在另一个维度。我继续并改变了它。第二，这似乎翻转了第一个矩阵的维度，因此接下来的两个矩阵是NxM inst我不知道任何R（我通常使用matlab），所以我不确定是什么设置，在matlab中，它可以简单地用“运算符”来修复，即使用
t（）在R中转置矩阵
。我主要是想给你一个解决方案的原始成分，因为正如我所说，我的Matlab真的生锈了，所以我不会擅长翻译。我将编辑此内容以满足你的注释。此外，这似乎是等效Matlab代码的两倍（30秒vs 1分钟）这是一个很糟糕的问题，因为我每天需要运行几千次。我想知道为什么。是的，我没有抱怨，只是在测试它以验证解决方案时遇到了困难。谢谢，我会再试一次。@CHP查看我的编辑；我应该提到
lowess
在R中有点“旧”。大多数人使用
lowess
现在（或者在您的情况下，
lowess.smooth
在
lowess获得相同的输出）它应该快一点。嗯，我正试着测试它，但这只是几个问题。首先，M2将基于M1，而不是m，因为我想第二次平滑已经平滑的数据，但这次是在另一个维度。我继续并改变了它。第二，这似乎翻转了第一个矩阵的维度，所以t接下来的两个矩阵是NxM而不是MxN。我不知道任何R（我通常使用matlab），所以我不确定是什么设置，在matlab中，它可以简单地用“运算符”来固定，即使用
t（）在R中转置矩阵
。我主要是想给你一个解决方案的原始成分，因为正如我所说，我的Matlab真的生锈了，所以我不会擅长翻译。我将编辑此内容以满足你的注释。此外，这似乎是等效Matlab代码的两倍（30秒vs 1分钟）这是一个很糟糕的问题，因为我每天需要运行几千次。我想知道为什么。是的，我没有抱怨，只是在测试它以验证解决方案时遇到了困难。谢谢，我会再试一次。@CHP查看我的编辑；我应该提到
lowess
在R中有点“旧”。大多数人使用
lowess
现在（或者在您的情况下，
lowess.smooth
，以在
lowess
获得相同的输出）。它应该会快一点。