<chapter id="pluginsandfilters">
<title
>Pluginad ja filtrid</title>
<para
>Pluginad ja filtrid lisavad &kst;-le täiendavaid võimalusi. Vaikimisi on &kst;-ga kaasas juba niigi palju sisseehitatud pluginaid, kuid lihtne ja ühtne liides võimaldab ka imelihtsalt luua ja lisada uusi pluginaid. </para>

<sect1 id="addingandremovingplugins">
<title
>Pluginate lisamine ja eemaldamine</title>
<para
>Vaikimisi asuvad pluginad kataloogis <filename
>/usr/lib/kde3/kstplugins/</filename
> (see võib erineda sõltuvalt sellest, kuhu sa oma süsteemis &kst; oled paigaldanud). Pluginate lisamiseks ja eemaldamiseks on mõeldud pluginahaldur. Sele saab avada käsuga <guimenuitem
>Pluginad...</guimenuitem
> menüüs <guimenu
>Seadistused</guimenu
>. Pluginahaldur näitab kõiki parajasti paigaldatud pluginaid. </para>

<para
>Plugina lisamiseks klõpsa nupule <guibutton
>Paigalda...</guibutton
> Otsi üles kataloog, kus asuvad plugina spetsifikatsioonifail (<literal role="extension"
>*.xml</literal
>) ja objektifail (<literal role="extension"
>*.o</literal
>). Klõpsa nupule <guibutton
>OK</guibutton
> ja plugin paigaldataksegi. </para>

<para
>Plugina eemaldamiseks vali see pluginahalduris ja klõpsa nupule <guibutton
>Eemalda</guibutton
>. Sinu käest küsitakse ka kinnitust. </para>

<para
>Pluginahalduris näidatavate pluginate loendi kiireks värskendamiseks klõpsa nupule <guibutton
>Skaneeri uuesti</guibutton
>. See eemaldab kõik pluginad, mida ei leita neile määratud asukohalt, ja lisab kõik pluginate vaikekataloogis leiduvad uued pluginad. </para>

</sect1>


<sect1 id="builtinplugins">
<title
>Sisseehitatud pluginad</title>
<para
>Hetkel pakub &kst; üle 25 sisseehitatud plugina, mis võimaldavad sooritada väga mitmekesiseid toiminguid alates kahe vektori ristkorrelatsioonist kuni andmekogumi periodogrammide loomiseni. Iga plugina seadistustedialoog sisaldab kaks põhisektsiooni &mdash; sisendi ja väljundi sektsioon. Mõlemad koosnevad skalaaride ja/või vektorite kogumist. Järgneval pildil on näha tüüpilise plugina seadistustedialoog. Pluginate ainsaks erinevuseks on sisendi ja väljundi olemus ning viis, kuidas sisendist väljund saadakse. </para>


<screenshot>
<screeninfo
>Pluginaaken</screeninfo>
<mediaobject>
<imageobject>
<imagedata fileref="Screenshot-kst-pluginswindow.png" format="PNG"/>
</imageobject>
<textobject>
<phrase
>Pluginaaken</phrase>
</textobject>
</mediaobject>
</screenshot>

<para
>Järgnevalt kirjeldame kõigi pluginate ülesannet, arvutustes kasutatavaid põhialgoritme või -valemeid ning sisendit ja väljundit. </para>


<!-- Begin the long plugins section.  -->
<sect2 id="plugin-autocorrelation">
<title
>Autokorrelatsioon</title>
<para
>Autokorrelatsiooni plugin arvutab korrelatsiooniväärtused rea (vektori) ja iseenda viivitusega versiooni vahel, kasutates viivitusväärtusi <literal
>lagi(-(N-1)/2)</literal
> kuni <literal
>lagi((N-1)/2)</literal
>, kus <literal
>N</literal
> on andmekogumi puktide arv. Ajavektor sisendiks ei ole, sest eeldatakse, et andmevalim võetakse võrdsete ajaintervallide järel. Korrelatsiooniväärtus <literal
>r</literal
> viivituse <literal
>k</literal
> korral on: </para>
<para>
<inlinemediaobject>
<imageobject>
<imagedata fileref="Formula-kst-autocorrelation.png" format="PNG"/>
</imageobject>
<textobject>
<phrase
>Autokorrelatsiooni valem</phrase>
</textobject>
</inlinemediaobject>
</para>

<sect3 id="plugin-autocorrelation-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X-massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Väärtuste massiiv <literal
>x</literal
>, millele korrelatsiooniväärtused arvutatakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-autocorrelation-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Sammu arv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Sammu ehk viivituse väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Korrelatsiooniväärtus (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Korrelatsiooniväärtuste massiiv, mis on arvutatud sammu arvu vektoris määratud sammu arvu kasutades. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

</sect2>

<sect2 id="plugin-bin">
<title
>Kast</title>
<para
>Kastiplugin jagab andmevektori elemendid määratud suurusega kastidesse. Iga kasti väärtuseks on kasti kuuluvate elementide keskmine. Kui näiteks kasti suurus on <literal
>3</literal
> ja sisendvektor <literal
>[9,2,7,3,4,74,5,322,444,2,1]</literal
>, on väljundkastid <literal
>[6,27,257]</literal
>. Pane tähele, et sisendvektori lõppu jäävad elemendid, mis ei moodusta tervikkasti (antud juhul <literal
>2</literal
> ja <literal
>1</literal
>) jäetakse lihtsalt kõrvale. </para>
<sect3 id="plugin-bin-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Sisendvektor (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Kasutatav vektor. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Kasti suurus (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Iga kasti suurus. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-bin-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Kastid (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Iga kasti keskmiste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>
</variablelist>
</sect3>

</sect2>

<sect2 id="plugin-convolution">
<title
>Konvolutsioon</title>
<para
>Konvolutsiooniplugin tekitab ühe vektori konvolutsiooni teisega. Kahe funktsiooni <literal
>f</literal
> ja <literal
>g</literal
> konvolutsiooni määrab: </para>
<para>
<inlinemediaobject>
<imageobject>
<imagedata fileref="Formula-kst-convolution.png" format="PNG"/>
</imageobject>
</inlinemediaobject>
</para>
<para
>Vektorite järjekord pole oluline, sest <literal
>f*g=g*f</literal
>. Lisaks ei pea vektorid olema ühesuurused, sest plugin ekstrapoleerib automaatselt väiksemat vektorit. </para>
<sect3 id="plugin-convolution-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Massiiv 1 (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Üks massiivipaar, mida konvolveeritakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Massiiv 2 (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Üks massiivipaar, mida konvolveeritakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-convolution-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Konvolveeritud (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Kahe sisendvektori konvolutsioon. </para>
</listitem>
</varlistentry>
</variablelist>
</sect3>

</sect2>


<sect2 id="plugin-deconvolution">
<title
>Dekonvolutsioon</title>
<para
>Dekonvolutsiooniplugin tekitab ühe vektori dekonvolutsiooni teisega. Dekonvolutsioon on konvolutsiooni vastand. Konvolveeritud vektori <literal
>h</literal
> ja vektori <literal
>g</literal
> korral määrab dekonvolutsiooni <literal
>f</literal
>: </para>
<para>
<inlinemediaobject>
<imageobject>
<imagedata fileref="Formula-kst-deconvolution.png" format="PNG"/>
</imageobject>
</inlinemediaobject>
</para>
<para
>Vektorid ei pea olema ühesuurused, sest plugin ekstrapoleerib automaatselt lühema vektori. Lühemat vektorit peetakse vasteks funktsioonile <literal
>g</literal
>. </para>
<sect3 id="plugin-deconvolution-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Massiiv 1 (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Üks massiivipaar, mida dekonvolveeritakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Massiiv 2 (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Üks massiivipaar, mida dekonvolveeritakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-deconvolution-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Dekonvolveeritud (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Kahe sisendvektori dekonvolutsioon. </para>
</listitem>
</varlistentry>
</variablelist>
</sect3>

</sect2>


<sect2 id="plugin-crosscorrelation">
<title
>Ristkorrelatsioon</title>
<para
>Ristkorrelatsiooni plugin arvutab korrelatsiooniväärtused kahe rea (vektori) ja iseenda viivitusega versiooni vahel, kasutates viivitusväärtusi <literal
>lagi(-(N-1)/2)</literal
> kuni <literal
>lagi((N-1)/2)</literal
>, kus <literal
>N</literal
> on andmekogumi puktide arv. Ajavektor sisendiks ei ole, sest eeldatakse, et andmevalim võetakse võrdsete ajaintervallide järel. Korrelatsiooniväärtus <literal
>r</literal
> viivituse <literal
>k</literal
> korral on: </para>
<para>
<inlinemediaobject>
<imageobject>
<imagedata fileref="Formula-kst-crosscorrelation.png" format="PNG"/>
</imageobject>
<textobject>
<phrase
>ristkorrelatsiooni valem</phrase>
</textobject>
</inlinemediaobject>
</para>

<sect3 id="plugin-crosscorrelation-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X-massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Ristkorrelatsiooni valemis kasutatav massiv <literal
>x</literal
>. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Y massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Ristkorrelatsiooni valemis kasutatav massiv <literal
>y</literal
>. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-crosscorrelation-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Sammu arv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Sammu ehk viivituse väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Korrelatsiooniväärtus (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Korrelatsiooniväärtuste massiiv, mis on arvutatud sammu arvu vektoris määratud sammu arvu kasutades. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

</sect2>


<sect2 id="plugin-chop">
<title
>Tükeldus</title>
<para
>Tükeldusplugin jagab sisendvektori kaheks vektoriks. Sisendvektori iga teine element seatakse ühte väljundvektorisse, ülejäänud elemendid teise väljundvektorisse. </para>

<sect3 id="plugin-chop-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Väärtuste massiiv, mida asutakse tükeldama. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-chop-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Paaritu massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Sisendmassiivi niinimetatud paaritut osa sisaldav massiiv (s.t. selles sisaldub sisendmassiivi esimene element). </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Paarismassiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Sisendmassiivi niinimetatud paarisosa sisaldav massiiv (s.t. selles ei sisaldu sisendmassiivi esimene element). </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Erinevusmassiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Massiiv, mis sisaldab paaritu massiivi elemente miinus vastav paarismassiivi element. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Indeksimassiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Indeksimassiiv, mille pikkus võrdub kolme ülejäänud väljundmassiiviga. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>
</sect2>

<sect2 id="plugin-kstfit_linear_weighted">
<title
>Kst kaalutud lineaarjaotus</title>
<para
>Kst kaalutud lineaarjaotuse plugin sooritab sirgjoonemudelil kaalutud vähimruutude jaotuse: </para>
<para>
<inlinemediaobject>
<imageobject>
<imagedata fileref="Formula-kst-linefitequation.png" format="PNG"/>
</imageobject>
</inlinemediaobject>
</para>
<para
>Parim jaotus leitakse ruutjääkide kaalutud summat minimeerides: </para>
<para>
<inlinemediaobject>
<imageobject>
<imagedata fileref="Formula-kst-linefitsumofsquaredresiduals.png" format="PNG"/>
</imageobject>
</inlinemediaobject>
</para>
<para
><literal
>a</literal
> ja <literal
>b</literal
> puhul, kus <literal
>w<subscript
>i</subscript
></literal
> on kaal indeksi <literal
>i</literal
> korral. </para>
<sect3 id="plugin-kstfit_linear_weighted-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X-massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatavate andmepunktide X-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Y massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatavate andmepunktide Y-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Kaal (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotusel kasutatavaid kaale sisaldav massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-kstfit_linear_weighted-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Y jaotus (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Parimat jaotust esindavate punktide Y-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Jääk (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jääkide ehk parima jaotuse sirge Y-väärtuste ja andmepunktide Y-väärtuste erinevuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Parameetrid (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Parima jaotuse parameetrid <literal
>a</literal
> ja <literal
>b</literal
>. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Kovariatsioon (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Hinnatav kovariantsusmaatriks, mis tagastatakse rida realt alates reast 0. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Y madal (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Vastav väärtus Y jaotuses miinus parima jaotuse funktsiooni standardhälve vastava X-väärtuse korral. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Y kõrge (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Vastav väärtus Y jaotuses pluss parima jaotuse funktsiooni standardhälve vastava X-väärtuse korral. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>hii^2/nüü (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Jääkide ruutude summa väärtus jagatud vabadusaste. </para>
</listitem>
</varlistentry>


</variablelist>
</sect3>
</sect2>

<sect2 id="plugin-kstfit_linear_unweighted">
<title
>Kst kaalumata lineaarjaotus</title>
<para
>Kst kaalumata lineaarjaotuse plugin on olemuselt sarnane <link linkend="plugin-kstfit_linear_weighted"
>Kst kaalutud lineaarjaotuse</link
> pluginaga, ainult et kaalu väärtus <literal
>w<subscript
>i</subscript
></literal
> on <literal
>1</literal
> kõigi indeksiväärtuste <literal
>i</literal
> korral. Seetõttu ei ole sisendiks ka kaal (vektor). </para>
</sect2>

<sect2 id="plugin-kstfit_gradient_weighted">
<title
>Kst kaalutud gradientjaotus</title>
<para
>Kst kaalutud gradientjaotuse plugin sooritab sirgjoonemudelil kaalutud vähimruutude jaotuse ilma konstantliikmeta: </para>
<para>
<inlinemediaobject>
<imageobject>
<imagedata fileref="Formula-kst-gradientequation.png" format="PNG"/>
</imageobject>
</inlinemediaobject>
</para>
<para
>Parim jaotus leitakse ruutjääkide kaalutud summat minimeerides: </para>
<para>
<inlinemediaobject>
<imageobject>
<imagedata fileref="Formula-kst-gradientsumofsquares.png" format="PNG"/>
</imageobject>
</inlinemediaobject>
</para>
<para
><literal
>b</literal
> korral, kus <literal
>w<subscript
>i</subscript
></literal
> on kaal indeksi <literal
>i</literal
> puhul. </para>
<sect3 id="plugin-kstfit_gradient_weighted-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X-massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatavate andmepunktide X-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Y massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatavate andmepunktide Y-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Kaal (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotusel kasutatavaid kaale sisaldav massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-kstfit_gradient_weighted-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>
<varlistentry>
<term
>Y jaotus (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Parimat jaotust esindavate punktide Y-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Jääk (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jääkide ehk parima jaotuse sirge Y-väärtuste ja andmepunktide Y-väärtuste erinevuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Parameetrid (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Parima jaotuse parameeter <literal
>b</literal
>. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Kovariatsioon (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Hinnatav kovariantsusmaatriks, mis tagastatakse rida realt alates reast 0. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Y madal (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Vastav väärtus Y jaotuses miinus parima jaotuse funktsiooni standardhälve vastava X-väärtuse korral. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Y kõrge (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Vastav väärtus Y jaotuses pluss parima jaotuse funktsiooni standardhälve vastava X-väärtuse korral. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>hii^2/nüü (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Jääkide ruutude summa väärtus jagatud vabadusaste. </para>
</listitem>
</varlistentry>


</variablelist>
</sect3>
</sect2>

<sect2 id="plugin-kstfit_gradient_unweighted">
<title
>Kst kaalumata gradientjaotus</title>
<para
>Kst kaalumata gradientjaotuse plugin on olemuselt sarnane <link linkend="plugin-kstfit_gradient_weighted"
>Kst kaalutud gradientjaotuse</link
> pluginaga, ainult et kaalu väärtus <literal
>w<subscript
>i</subscript
></literal
> on <literal
>1</literal
> kõigi indeksiväärtuste <literal
>i</literal
> korral. Seetõttu ei ole sisendiks ka kaal (vektor). </para>
</sect2>

<sect2 id="plugin-statistics">
<title
>Statistika</title>
<para
>Statistikaplugin arvutab antud andmekogumi statistika. Enamik väljundskalaare kannab selliseid nimetusi, mis näitavad otseselt nende esindatavaid väärtusi. Statistikaväärtuste arvutamiseks kasutatakse standardvalemeid. </para>

<sect3 id="plugin-statistics-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Andmemassiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Andmeväärtuste massiiv, mille statistikat arvutatakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-statistics-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>
<varlistentry>
<term
>Keskmine (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Andmeväärtuste keskmine. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Miinimum (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Andmemassiivis sisalduv miinimumväärtus. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Maksimum (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Andmemassiivis sisalduv maksimumväärtus. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Dispersioon (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Andmekogumi dispersioon. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Standardhälve (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Andmekogumi standardhälve. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Mediaan (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Andmekogumi mediaan. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Absoluuthälve (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Andmekogumi absoluuthälve. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Asümmetrilisus (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Andmekogumi asümmeetrilisus. </para>
</listitem>
</varlistentry>


<varlistentry>
<term
>Järsakus (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Andmekogumi järsakus. </para>
</listitem>
</varlistentry>



</variablelist>
</sect3>
</sect2>


<sect2 id="plugin-kstfit_polynomial_weighted">
<title
>Kst kaalutud polünomiaaljaotus</title>
<para
>Kst kaalutud polünomiaaljaotuse plugin sooritab polünomiaalmudelil kaalutud vähimruutude jaotuse: </para>
<para>
<inlinemediaobject>
<imageobject>
<imagedata fileref="Formula-kst-polynomialfitequation.png" format="PNG"/>
</imageobject>
</inlinemediaobject>
</para>
<para
>kus <literal
>n</literal
> on polünomiaaljaotuse aste. </para>

<sect3 id="plugin-kstfit_polynomial_weighted-inputs">
<title
>Sisend</title>

<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X-massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatavate andmepunktide X-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Y massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatavate andmepunktide Y-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Kaal (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotuses kasutatavate kaalude massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Aste (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Kasutatava polünomiaalmudeli järk ehk aste. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-kstfit_polynomial_weighted-outputs">
<title
>Väljund</title>

<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Y jaotus (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatavate Y-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Jääk (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jääkide massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Parameetrid (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Parima jaotuse parameetrid <literal
>c<subscript
>0</subscript
></literal
>, <literal
>c<subscript
></subscript
>1</literal
>... <literal
>c<subscript
>n</subscript
></literal
>. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Kovariatsioon (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Mudeli parameetrite kovariantsusmaatriks, mis tagastatakse vektoris rida realt. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>hii^2/nüü (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Jääkide ruutude kaalutud summa jagatud vabadusaste. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>
</sect2>

<sect2 id="plugin-kstfit_polynomial_unweighted">
<title
>Kst kaalumata polünomiaaljaotus</title>
<para
>Kst kaalumata polünomiaaljaotuse plugin on olemuselt sarnane <link linkend="plugin-kstfit_polynomial_weighted"
>Kst kaalutud polünomiaaljaotuse</link
> pluginaga, ainult et kaalu väärtus <literal
>w<subscript
>i</subscript
></literal
> on <literal
>1</literal
> kõigi indeksiväärtuste <literal
>i</literal
> korral. Seetõttu ei ole sisendiks ka kaal (vektor). </para>
</sect2>


<sect2 id="plugin-kstfit_sinusoid_weighted">
<title
>Kst kaalutud sinusoidjaotus</title>
<para
>Kst kaalutud sinusoidjaotuse plugin sooritab sinusoidmudelil vähimruutude jaotuse: </para>
<para>
<inlinemediaobject>
<imageobject>
<imagedata fileref="Formula-kst-sinusoidfitequation.png" format="PNG"/>
</imageobject>
</inlinemediaobject>
</para>
<para
>kus <literal
>T</literal
> on määratud periood ja <literal
>n=2+2H</literal
>, kus <literal
>H</literal
> on määratud amplituud. </para>

<sect3 id="plugin-kstfit_sinusoid_weighted-inputs">
<title
>Sisend</title>

<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X-massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatavate andmepunktide X-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Y massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatavate andmepunktide Y-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Kaal (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotuses kasutatavate kaalude massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Amplituud (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatava sinusoidi amplituud. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Periood (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatava sinusoidi periood. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-kstfit_sinusoid_weighted-outputs">
<title
>Väljund</title>

<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Y jaotus (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatavate Y-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Jääk (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jääkide massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Parameetrid (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Parima jaotuse parameetrid <literal
>c<subscript
>0</subscript
></literal
>, <literal
>c<subscript
></subscript
>1</literal
>... <literal
>c<subscript
>n</subscript
></literal
>. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Kovariatsioon (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Mudeli parameetrite kovariantsusmaatriks, mis tagastatakse vektoris rida realt. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>hii^2/nüü (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Jääkide ruutude kaalutud summa jagatud vabadusaste. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>
</sect2>

<sect2 id="plugin-kstfit_sinusoid_unweighted">
<title
>Kst kaalumata sinusoidjaotus</title>
<para
>Kst kaalumata sinusoidjaotuse plugin on olemuselt sarnane <link linkend="plugin-kstfit_sinusoid_weighted"
>Kst kaalutud sinusoidjaotuse</link
> pluginale, ainult et kaalu väärtus <literal
>w<subscript
>i</subscript
></literal
> on <literal
>1</literal
> kõigi indeksiväärtuste <literal
>i</literal
> korral. Seetõttu ei ole sisendiks ka kaal (vektor). </para>
</sect2>

<sect2 id="plugin-kstfit_exponential_weighted">
<title
>Kst kaalutud eksponentjaotus</title>
<para
>Kst kaalutud eksponentjaotuse plugin sooritab eksponentmudelil kaalutud mittelineaarse vähimruutude jaotuse: </para>
<para>
<inlinemediaobject>
<imageobject>
<imagedata fileref="Formula-kst-exponentialfitequation.png" format="PNG"/>
</imageobject>
</inlinemediaobject>
</para>


<para
>Algselt kasutatakse <literal
>a=1,0</literal
>, <inlinemediaobject
> <imageobject
> <imagedata fileref="Symbol-kst-lambda.png" format="PNG"/> </imageobject
> </inlinemediaobject
><literal
>=0</literal
> ja <literal
>b=0</literal
>. Plugin kordab seejärel arvutust, kuni saavutatakse täpsus <literal
>1,0e-4</literal
> või 500 kordust. </para>

<sect3 id="plugin-kstfit_exponential_weighted-inputs">
<title
>Sisend</title>

<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X-massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatavate andmepunktide X-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Y massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatavate andmepunktide Y-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Kaal (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotuses kasutatavate kaalude massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>
</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-kstfit_exponential_weighted-outputs">
<title
>Väljund</title>

<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Y jaotus (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatavate Y-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Jääk (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jääkide massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Parameetrid (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Parima jaotuse parameetrid <literal
>a</literal
>, <inlinemediaobject
> <imageobject
> <imagedata fileref="Symbol-kst-lambda.png" format="PNG"/> </imageobject
> </inlinemediaobject
> ja <literal
>b</literal
>. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Kovariatsioon (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Mudeli parameetrite kovariantsusmaatriks, mis tagastatakse vektoris rida realt. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>hii^2/nüü (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Jääkide ruutude kaalutud summa jagatud vabadusaste. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

</sect2>

<sect2 id="plugin-kstfit_exponential_unweighted">
<title
>Kst kaalumata eksponentjaotus</title>
<para
>Kst kaalumata eksponentjaotuse plugin on olemuselt sarnane <link linkend="plugin-kstfit_exponential_weighted"
>Kst kaalutud eksponentjaotuse</link
> pluginale, ainult et kaalu väärtus <literal
>w<subscript
>i</subscript
></literal
> on <literal
>1</literal
> kõigi indeksiväärtuste <literal
>i</literal
> korral. Seetõttu ei ole sisendiks ka kaal (vektor). </para>
</sect2>

<sect2 id="plugin-kstfit_gaussian_weighted">
<title
>Kst kaalutud Gaussi jaotus</title>
<para
>Kst kaalutud Gaussi jaotuse plugin sooritab Gaussi mudelil kaalutud mittelineaarse vähimruutude jaotuse: </para>
<para>
<inlinemediaobject>
<imageobject>
<imagedata fileref="Formula-kst-gaussianfitequation.png" format="PNG"/>
</imageobject>
</inlinemediaobject>
</para>

<para
>Algselt kasutatakse <literal
>a=</literal
>(Y-väärtuste maksimum), <inlinemediaobject
> <imageobject
> <imagedata fileref="Symbol-kst-mu.png" format="PNG"/> </imageobject
> </inlinemediaobject
><literal
>=</literal
>(X-väärtuste keskmine) ja <inlinemediaobject
> <imageobject
> <imagedata fileref="Symbol-kst-sigma.png" format="PNG"/> </imageobject
> </inlinemediaobject
><literal
>=</literal
>(X-väärtuste keskpunkt). Plugin kordab seejärel arvutust, kuni saavutatakse täpsus <literal
>1,0e-4</literal
> või 500 kordust. </para>

<sect3 id="plugin-kstfit_gaussian_weighted-inputs">
<title
>Sisend</title>

<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X-massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatavate andmepunktide X-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Y massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatavate andmepunktide Y-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Kaal (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotuses kasutatavate kaalude massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>
</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-kstfit_gaussian_weighted-outputs">
<title
>Väljund</title>

<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Y jaotus (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatavate Y-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Jääk (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jääkide massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Parameetrid (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Parima jaotuse parameetrid <inlinemediaobject
> <imageobject
> <imagedata fileref="Symbol-kst-mu.png" format="PNG"/> </imageobject
> </inlinemediaobject
>, <inlinemediaobject
> <imageobject
> <imagedata fileref="Symbol-kst-sigma.png" format="PNG"/> </imageobject
> </inlinemediaobject
> ja <literal
>a</literal
>. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Kovariatsioon (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Mudeli parameetrite kovariantsusmaatriks, mis tagastatakse vektoris rida realt. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>hii^2/nüü (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Jääkide ruutude kaalutud summa jagatud vabadusaste. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

</sect2>

<sect2 id="plugin-kstfit_gaussian_unweighted">
<title
>Kst kaalumata Gaussi jaotus</title>
<para
>Kst kaalumata Gaussi jaotuse plugin on olemuselt sarnane <link linkend="plugin-kstfit_gaussian_weighted"
>Kst kaalutud Gaussi jaotuse</link
> pluginale, ainult et kaalu väärtus <literal
>w<subscript
>i</subscript
></literal
> on <literal
>1</literal
> kõigi indeksiväärtuste <literal
>i</literal
> korral. Seetõttu ei ole sisendiks ka kaal (vektor). </para>
</sect2>




<sect2 id="plugin-kstfit_lorentzian_weighted">
<title
>Kst kaalutud Lorentzi jaotus</title>
<para
>Kst kaalutud Lorentzi jaotuse plugin sooritab Lorentzi mudelil kaalutud mittelineaarse vähimruutude jaotuse: </para>
<para>
<inlinemediaobject>
<imageobject>
<imagedata fileref="Formula-kst-lorentzianfitequation.png" format="PNG"/>
</imageobject>
</inlinemediaobject>
</para>

<para
>Algselt kasutatakse <literal
>a=</literal
>(Y-väärtuste maksimum), <literal
>x<subscript
>0</subscript
>=</literal
>(X-väärtuste keskmine) ja <inlinemediaobject
> <imageobject
> <imagedata fileref="Symbol-kst-Gamma.png" format="PNG"/> </imageobject
> </inlinemediaobject
><literal
>=</literal
>(X-väärtuste keskpunkt). Plugin kordab seejärel arvutust, kuni saavutatakse täpsus <literal
>1,0e-4</literal
> või 500 kordust. </para>

<sect3 id="plugin-kstfit_lorentzian_weighted-inputs">
<title
>Sisend</title>

<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X-massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatavate andmepunktide X-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Y massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatavate andmepunktide Y-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Kaal (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotuses kasutatavate kaalude massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>
</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-kstfit_lorentzian_weighted-outputs">
<title
>Väljund</title>

<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Y jaotus (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jaotatavate Y-väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Jääk (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Jääkide massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Parameetrid (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Parima jaotuse parameetrid <literal
>x<subscript
>0</subscript
></literal
>, <inlinemediaobject
> <imageobject
> <imagedata fileref="Symbol-kst-Gamma.png" format="PNG"/> </imageobject
> </inlinemediaobject
> ja <literal
>a</literal
>. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Kovariatsioon (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Mudeli parameetrite kovariantsusmaatriks, mis tagastatakse vektoris rida realt. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>hii^2/nüü (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Jääkide ruutude kaalutud summa jagatud vabadusaste. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

</sect2>

<sect2 id="plugin-kstfit_lorentzian_unweighted">
<title
>Kst kaalumata Lorentzi jaotus</title>
<para
>Kst kaalumata Lorentzi jaotuse plugin on olemuselt sarnane <link linkend="plugin-kstfit_lorentzian_weighted"
>Kst kaalutud Lorentzi jaotuse</link
> pluginale, ainult et kaalu väärtus <literal
>w<subscript
>i</subscript
></literal
> on <literal
>1</literal
> kõigi indeksiväärtuste <literal
>i</literal
> korral. Seetõttu ei ole sisendiks ka kaal (vektor). </para>
</sect2>



<sect2 id="plugin-kstinterp_akima">
<title
>Kst Akima splaini interpoleerimine</title>
<para
>Kst Akima splaini interpoleerimise plugin sooritab ümardamata Akima splaini interpoleerimise antud andmekogumil loomuliku raja tingimusi kasutades. </para>

<sect3 id="plugin-kstinterp_akima-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X-massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Andmepunktide X-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>


<varlistentry>
<term
>Y massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Andmepunktide Y-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>X' massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>X-väärtuste massiiv, millele soovitakse leida interpoleeritud Y-väärtused. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-kstinterp_akima-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Y interpoleeritud (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Interpoleeritud Y-väärtused. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>
</sect2>

<sect2 id="plugin-kstinterp_akima_periodic">
<title
>Kst perioodilise Akima splaini interpoleerimine</title>
<para
>Kst perioodilise Akima splaini interpoleerimise plugin sooritab ümardamata Akima splaini interpolatsiooni antud andmekogumil perioodilise raja tingimusi kasutades. </para>

<sect3 id="plugin-kstinterp_akima_periodic-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X-massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Andmepunktide X-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>


<varlistentry>
<term
>Y massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Andmepunktide Y-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>X' massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>X-väärtuste massiiv, millele soovitakse leida interpoleeritud Y-väärtused. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-kstinterp_akima_periodic-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Y interpoleeritud (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Interpoleeritud Y-väärtused. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>
</sect2>

<sect2 id="plugin-kstinterp_cspline">
<title
>Kst kuupsplain-interpoleerimine</title>
<para
>Kst kuupsplain-interpoleerimise plugin sooritab kuupsplain-interpolatsiooni antud andmekogumil loomuliku raja tingimusi kasutades. </para>

<sect3 id="plugin-kstinterp_cspline-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X-massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Andmepunktide X-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>


<varlistentry>
<term
>Y massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Andmepunktide Y-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>X' massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>X-väärtuste massiiv, millele soovitakse leida interpoleeritud Y-väärtused. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-kstinterp_cspline-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Y interpoleeritud (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Interpoleeritud Y-väärtused. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>
</sect2>

<sect2 id="plugin-kstinterp_cspline_periodic">
<title
>Kst perioodiline kuupsplain-interpoleerimine</title>
<para
>Kst perioodilise kuupsplain-interpoleerimise plugin sooritab kuupsplain-interpolatsiooni antud andmekogumil perioodilise raja tingimusi kasutades. </para>

<sect3 id="plugin-kstinterp_cspline_periodic-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X-massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Andmepunktide X-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>


<varlistentry>
<term
>Y massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Andmepunktide Y-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>X' massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>X-väärtuste massiiv, millele soovitakse leida interpoleeritud Y-väärtused. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-kstinterp_cspline_periodic-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Y interpoleeritud (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Interpoleeritud Y-väärtused. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>
</sect2>

<sect2 id="plugin-kstinterp_linear">
<title
>Kst lineaarne interpoleerimine</title>
<para
>Kst lineaarse interpoleerimise plugin sooritab lineaarse interpolatsiooni antud andmekogumil. </para>

<sect3 id="plugin-kstinterp_linear-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X-massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Andmepunktide X-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>


<varlistentry>
<term
>Y massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Andmepunktide Y-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>X' massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>X-väärtuste massiiv, millele soovitakse leida interpoleeritud Y-väärtused. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-kstinterp_linear-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Y interpoleeritud (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Interpoleeritud Y-väärtused. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>
</sect2>

<sect2 id="plugin-kstinterp_polynomial">
<title
>Kst polünomiaal-interpoleerimine</title>
<para
>Kst polünomiaal-interpoleerimise plugin sooritab polünomiaalse interpolatsiooni antud andmekogumil. Polünoomi liikmete arv on võrdne andmekogumi punktide arvuga. </para>

<sect3 id="plugin-kstinterp_polynomial-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X-massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Andmepunktide X-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>


<varlistentry>
<term
>Y massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Andmepunktide Y-väärtuste massiiv, mida interpoleeritakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>X' massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>X-väärtuste massiiv, millele soovitakse leida interpoleeritud Y-väärtused. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-kstinterp_polynomial-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Y interpoleeritud (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Interpoleeritud Y-väärtused. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>
</sect2>

<sect2 id="plugin-periodogram">
<title
>Periodogramm</title>
<para
>Periodogrammiplugin valmistab antud andmekogumi periodogrammi. Sõltuvalt andmete mahust kasutatakse üht kahest algoritmist &mdash; kiiret algoritmi juhul, kui andmekogumis on enam kui 100 andmepunkti, ning aeglasemat algoritmi juhul, kui andmepunkte on maksimaalselt 100. </para>

<sect3 id="plugin-periodogram-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Ajamassiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Andmepunktide ajaväärtuste massiiv, mida interpoleeritakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>


<varlistentry>
<term
>Andmemassiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Ajaväärtustest sõltuvate andmepunktide andmeväärtuste massiiv, mida interpoleeritakse. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Ülediskreetimistegur (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Ülediskreetimistegur. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Keskmine Nyquisti sageduse tegur (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Keskmine Nyquisti sageduse tegur. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-periodogram-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Sagedus (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Sagedusvektor. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Periodogramm (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Periodogrammi sagedusvastuse vektor. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>
</sect2>

<!-- End the long plugins section -->
</sect1>

<!--TODO-->
<sect1 id="filtersaddingandremoving">
<title
>Filtrite lisamine ja eemaldamine</title>
<para
>Kuidas lisada ja eemaldada filtreid. </para>
</sect1>

<sect1 id="filtersconfiguring">
<title
>Filtrite seadistamine</title>
<para
>Filtrite seadistamine erineb veidi muude andmeobjektide seadistamisest. </para>
</sect1>

<sect1 id="builtinfilters">
<title
>Sisseehitatud filtrid</title>
<para
>Alljärgnevalt kirjeldame &kst; sisseehitatud filtreid.</para>


<!--Filters -->

<sect2 id="plugin-butterworth_bandpass">
<title
>Butterworthi ribapääsfilter</title>
<para
>Butterworthi ribapääsfiltri plugin filtreerib andmekogumit Butterworthi ribapääsfiltriga. Filtreerimine sooritatakse andmete Fourier' teisendust arvutades ning sagedusvastuseid üle arvutades järgmise valemiga </para>
<para>
<inlinemediaobject>
<imageobject>
<imagedata fileref="Formula-kst-bandpass.png" format="PNG"/>
</imageobject>
<textobject>
<phrase
>Autokorrelatsiooni valem</phrase>
</textobject>
</inlinemediaobject>
</para>
<para
>kus <literal
>f</literal
> on sagedus, <literal
>f<subscript
>c</subscript
></literal
> madalsageduslõige, <literal
>b</literal
> läbitav ribalaius ja <literal
>n</literal
> Butterworthi filtri aste. Seejärel arvutatakse uusi filtreeritud sagedusvastuseid kasutades Fourier' pöördteisendus. </para>

<sect3 id="plugin-butterworth_bandpass-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X-massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Filtreeritavate väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Aste (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Kasutatav Butterworthi filtri aste. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Madalsageduslõige (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Butterworthi ribapääsfiltri äralõigatav madalsagedus. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Ribalaius (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Läbitav ribalaius. See kujutab endast soovitud kõrgsageduslõike ja madalsageduslõike vahet. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-butterworth_bandpass-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X filtreeritud (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Filtreeritud andmeväärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

</sect2>

<sect2 id="plugin-butterworth_bandstop">
<title
>Butterworthi ribatõkestusfilter</title>
<para
>Butterworthi ribatõkestusfiltri plugin filtreerib andmekogumit Butterworthi ribatõkestusfiltriga. Filtreerimine sooritatakse andmete Fourier' teisendust arvutades ning sagedusvastuseid üle arvutades järgmise valemiga </para>
<para>
<inlinemediaobject>
<imageobject>
<imagedata fileref="Formula-kst-bandstop.png" format="PNG"/>
</imageobject>
<textobject>
<phrase
>Autokorrelatsiooni valem</phrase>
</textobject>
</inlinemediaobject>
</para>
<para
>kus <literal
>f</literal
> on sagedus, <literal
>f<subscript
>c</subscript
></literal
> madalsageduslõige, <literal
>b</literal
> tõkestatav ribalaius ja <literal
>n</literal
> Butterworthi filtri aste. Seejärel arvutatakse uusi filtreeritud sagedusvastuseid kasutades Fourier' pöördteisendus. </para>
<sect3 id="plugin-butterworth_bandstop-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X-massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Filtreeritavate väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Aste (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Kasutatav Butterworthi filtri aste. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Madalsageduslõige (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Butterworthi ribatõkestusfiltri äralõigatav madalsagedus. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Ribalaius (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Tõkestatav ribalaius. See kujutab endast soovitud kõrgsageduslõike ja madalsageduslõike vahet. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-butterworth_bandstop-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X filtreeritud (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Filtreeritud andmeväärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

</sect2>

<sect2 id="plugin-butterworth_highpass">
<title
>Butterworthi kõrgpääsfilter</title>
<para
>Butterworthi kõrgpääsfiltri plugin filtreerib andmekogumit Butterworthi kõrgpääsfiltriga. Filtreerimine sooritatakse andmete Fourier' teisendust arvutades ning sagedusvastuseid üle arvutades järgmise valemiga </para>
<para>
<inlinemediaobject>
<imageobject>
<imagedata fileref="Formula-kst-highpass.png" format="PNG"/>
</imageobject>
<textobject>
<phrase
>Autokorrelatsiooni valem</phrase>
</textobject>
</inlinemediaobject>
</para>
<para
>kus <literal
>f</literal
> on sagedus, <literal
>f<subscript
>c</subscript
></literal
> kõrgsageduslõige ja <literal
>n</literal
> Butterworthi filtri aste. Seejärel arvutatakse uusi filtreeritud sagedusvastuseid kasutades Fourier' pöördteisendus. </para>
<sect3 id="plugin-butterworth_highpass-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X-massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Filtreeritavate väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Aste (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Kasutatav Butterworthi filtri aste. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Lõikesagedus (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Butterworthi kõrgpääsfiltri äralõigatav sagedus. </para>
</listitem>
</varlistentry>


</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-butterworth_highpass-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X filtreeritud (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Filtreeritud andmeväärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

</sect2>

<sect2 id="plugin-butterworth_lowpass">
<title
>Butterworthi madalpääsfilter</title>
<para
>Butterworthi madalpääsfiltri plugin filtreerib andmekogumit Butterworthi madalpääsfiltriga. Filtreerimine sooritatakse andmete Fourier' teisendust arvutades ning sagedusvastuseid üle arvutades järgmise valemiga </para>
<para>
<inlinemediaobject>
<imageobject>
<imagedata fileref="Formula-kst-lowpass.png" format="PNG"/>
</imageobject>
<textobject>
<phrase
>Autokorrelatsiooni valem</phrase>
</textobject>
</inlinemediaobject>
</para>
<para
>kus <literal
>f</literal
> on sagedus, <literal
>f<subscript
>c</subscript
></literal
> madalsageduslõige ja <literal
>n</literal
> Butterworthi filtri aste. Seejärel arvutatakse uusi filtreeritud sagedusvastuseid kasutades Fourier' pöördteisendus. </para>
<sect3 id="plugin-butterworth_lowpass-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X-massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Filtreeritavate väärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Aste (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Kasutatav Butterworthi filtri aste. </para>
</listitem>
</varlistentry>

<varlistentry>
<term
>Lõikesagedus (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Butterworthi madalpääsfiltri äralõigatav sagedus. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-butterworth_lowpass-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>X filtreeritud (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Filtreeritud andmeväärtuste massiiv. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>

</sect2>



<sect2 id="plugin-noise-addition">
<title
>Müra lisamine</title>
<para
>Müra lisamise plugin lisab sisendvektori igale elemendile juhusliku Gaussi muutuja. Kasutatav Gaussi jaotus on keskmisega <literal
>0</literal
> ja määratud standardhälbega. Gaussi juhusliku muutuja tõenäosustiheduse funktsioon on järgmine: </para>
<para>
<inlinemediaobject>
<imageobject>
<imagedata fileref="Formula-kst-gaussianprobability.png" format="PNG"/>
</imageobject>
</inlinemediaobject>
</para>

<sect3 id="plugin-noise-addition-inputs">
<title
>Sisend</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Massiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Elementide massiiv, millele lisatakse juhuslik müra. </para>
</listitem>
</varlistentry>


<varlistentry>
<term
>Sigma (skalaar)</term>
<listitem>
<para
>Gaussi jaotuses kasutatav standardhälve. </para>
</listitem>
</varlistentry>


</variablelist>
</sect3>

<sect3 id="plugin-noiseaddition-outputs">
<title
>Väljund</title>
<variablelist>

<varlistentry>
<term
>Väljundmassiiv (vektor)</term>
<listitem>
<para
>Elementide massiiv, millele on lisatud Gaussi müra. </para>
</listitem>
</varlistentry>

</variablelist>
</sect3>
</sect2>

<!--End Filters -->
</sect1>
<!--TODO-->


</chapter>
