機能データをシミュレートする方法は？

さまざまな機能データ分析アプローチをテストしようとしています。理想的には、シミュレートされた機能データでのアプローチのパネルをテストしたいと思います。ガウスノイズの加算に基づくアプローチ（以下のコード）を使用してシミュレートされたFDを生成しようとしましたが、結果の曲線は実際のものと比較して非常に頑丈に見えます。

もっとリアルな見た目の機能データを生成するための関数/アイデアへのポインタがあるのか​​と思っていました。特に、これらは滑らかでなければなりません。私はこの分野に完全に慣れていないので、どんなアドバイスも歓迎します。

library("MASS")
library("caTools")
VCM<-function(cont,theta=0.99){
    Sigma<-matrix(rep(0,length(cont)^2),nrow=length(cont))
    for(i in 1:nrow(Sigma)){
        for (j in 1:ncol(Sigma)) Sigma[i,j]<-theta^(abs(cont[i]-cont[j]))
    }
    return(Sigma)
}


t1<-1:120
CVC<-runmean(cumsum(rnorm(length(t1))),k=10)
VMC<-VCM(cont=t1,theta=0.99)
sig<-runif(ncol(VMC))
VMC<-diag(sig)%*%VMC%*%diag(sig)
DTA<-mvrnorm(100,rep(0,ncol(VMC)),VMC)  

DTA<-sweep(DTA,2,CVC)
DTA<-apply(DTA,2,runmean,k=5)
matplot(t(DTA),type="l",col=1,lty=1)

ガウス過程（GP）の実現をシミュレートする方法を見てください。実現の滑らかさは、GPの共分散関数の分析特性に依存します。このオンラインブックには多くの情報があります。 http //uncertainty.stat.cmu.edu/

このビデオでは、GPの概要を説明しています。 http //videolectures.net/gpip06_mackay_gpb/

PSあなたのコメントに関して、このコードはあなたに出発点を与えるかもしれません。

library(MASS)
C <- function(x, y) 0.01 * exp(-10000 * (x - y)^2) # covariance function
M <- function(x) sin(x) # mean function
t <- seq(0, 1, by = 0.01) # will sample the GP at these points
k <- length(t)
m <- M(t)
S <- matrix(nrow = k, ncol = k)
for (i in 1:k) for (j in 1:k) S[i, j] = C(t[i], t[j])
z <- mvrnorm(1, m, S)
plot(t, z)

OK、ここに私が思いついた答えがあります（本質的にここと ここから取られています）。アイデアは、いくつかのランダムなペアを投影することです$\{x_i,y_i\}$スプラインベースに。その後、（スムーズな）GPから引き分けを得ることが保証されます。

require("MASS")
calcSigma<-function(X1,X2,l=1){
    Sigma<-matrix(rep(0,length(X1)*length(X2)),nrow=length(X1))
    for(i in 1:nrow(Sigma)){
        for (j in 1:ncol(Sigma)) Sigma[i,j]<-exp(-1/2*(abs(X1[i]-X2[j])/l)^2)
    }
    return(Sigma)
}
# The standard deviation of the noise
n.samples<-50
n.draws<-50
x.star<-seq(-5,5,len=n.draws)
nval<-3
f<-data.frame(x=seq(-5,5,l=nval),y=rnorm(nval,0,10))
sigma.n<-0.2
# Recalculate the mean and covariance functions
k.xx<-calcSigma(f$x,f$x)
k.xxs<-calcSigma(f$x,x.star)
k.xsx<-calcSigma(x.star,f$x)
k.xsxs<-calcSigma(x.star,x.star)
f.bar.star<-k.xsx%*%solve(k.xx+sigma.n^2*diag(1,ncol(k.xx)))%*%f$y
cov.f.star<-k.xsxs-k.xsx%*%solve(k.xx+sigma.n^2*diag(1,ncol(k.xx)))%*%k.xxs
values<-matrix(rep(0,length(x.star)*n.samples),ncol=n.samples)
for (i in 1:n.samples)  values[,i]<-mvrnorm(1,f.bar.star,cov.f.star)
values<-cbind(x=x.star,as.data.frame(values))
matplot(x=values[,1],y=values[,-1],lty=1,type="l",col="black")
lines(x.star,f.bar.star,col="red",lwd=2)