MICA: Multiple interval-based curve alignment
MICA: Multiple interval-based curve alignment
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MICA：基于多个区间的曲线对齐
DOI：
10.1016/j.softx.2018.02.003
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
3.4
通讯作者：
R. Backofen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
M. Mann;H.-P. Kahle;M. Beck;B. J. Bender;H. Spiecker;R. Backofen
云母可实现离散数据曲线的自动同步。为此，识别曲线形状的特征点。这些标志在启发式曲线配准方法中使用，以通过将相似特征映射到彼此上来对齐轮廓对。结合渐进式对齐方案，可以计算多个曲线对齐，需要多个曲线对齐来获得测量时间或数据序列的有意义的代表性共识数据。云母已成功应用于根据年内木材密度剖面或细胞形成数据生成树木生长数据的代表性剖面。云母软件包提供命令行和图形用户界面。R接口支持将多条曲线对齐计算直接嵌入到更大的分析管道中。源代码、二进制文件和文档可在https://github.com/BackofenLab/MICA上免费获得
MICA enables the automatic synchronization of discrete data curves. To this end, characteristic points of the curves’ shapes are identified. These landmarks are used within a heuristic curve registration approach to align profile pairs by mapping similar characteristics onto each other. In combination with a progressive alignment scheme, this enables the computation of multiple curve alignments.Multiple curve alignments are needed to derive meaningful representative consensus data of measured time or data series. MICA was already successfully applied to generate representative profiles of tree growth data based on intra-annual wood density profiles or cell formation data.The MICA package provides a command-line and graphical user interface. TheRinterface enables the direct embedding of multiple curve alignment computation into larger analyses pipelines. Source code, binaries and documentation are freely available at https://github.com/BackofenLab/MICA
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DOI：
--
发表时间：
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影响因子：
--
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通讯作者：
H. Spiecker
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通讯作者：
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