Saturday 13 January 2018

मैटलैब चलती - औसत - फिल्टर - घुमाव


MATLAB का उपयोग करके, मैं मैट्रिक्स के एक विशिष्ट कॉलम के 3-दिवसीय चल औसत को कैसे प्राप्त कर सकता हूं और मैट्रिक्स में चलती औसत को जोड़ता हूँ, मैट्रिक्स के नीचे से 3-दिन चलती औसत की गणना करने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने अपना कोड प्रदान किया है: निम्नलिखित मैट्रिक्स और मुखौटा को देखते हुए: मैंने रूपांतरण आदेश लागू करने की कोशिश की है लेकिन मुझे एक त्रुटि मिल रही है मैं एक मैट्रिक्स के दूसरे कॉलम पर उपयोग करने का प्रयास कर रहा हूं: a: मैं चाहता हूँ कि आउटपुट निम्नलिखित मैट्रिक्स में दिया गया है: यदि आपके पास कोई सुझाव है, तो मैं इसकी सराहना करता हूं। मैट्रिक्स के कॉलम 2 के लिए धन्यवाद, मैं 3-दिन चलती हुई औसत की गणना करता हूं और परिणाम को मैट्रिक्स के कॉलम 4 में रखता हूं (मैट्रिक्स का नाम बदलकर सिर्फ 39desiredOutput39 के रूप में चित्रण के लिए)। 17, 14, 11 की 3-दिवसीय औसत 14, 11, 8 की 3-दिन की औसत 11 है, 11 की औसत से तीन दिन की औसत, 8, 5 है 8 और 3-दिन की औसत 8, 5, 2 5 है। 4 स्तंभ के लिए नीचे 2 पंक्तियों में कोई मूल्य नहीं है क्योंकि 3-दिवसीय चलती औसत के लिए गणना तल पर शुरू होती है। 39valid39 आउटपुट को कम से कम 17, 14, और 11 तक नहीं दिखाया जाएगा। उम्मीद है कि यह समझना चाहिए हारून जून 12 13 पर 1:28 सामान्य तौर पर अगर आप त्रुटि दिखाते हैं तो यह मददगार होगा इस मामले में आप दो चीजों को गलत कर रहे हैं: सबसे पहला आपका रूपांतरण को तीन (या चलती औसत की लंबाई) से विभाजित करने की आवश्यकता है दूसरा, सी के आकार को नोटिस करें। आप केवल एक में फिट नहीं कर सकते चलती औसत प्राप्त करने का सामान्य तरीका उसी का उपयोग करना होगा: लेकिन ऐसा नहीं लगता कि आप क्या चाहते हैं। इसके बजाय आपको दो पंक्तियों का उपयोग करने के लिए मजबूर किया जाता है: मैं 3 डी मैट्रिक्स पर एक आयाम में मूविंग एल्स का आकलन करने के लिए CONVN का उपयोग करने के बारे में कुछ मार्गदर्शन की तलाश कर रहा हूं। मैं हुड के नीचे कर्नेल के फ्लिपिंग पर थोड़ा सा पकड़ा गया और उम्मीद कर रहा हूं कि कोई मेरे लिए व्यवहार को स्पष्ट करने में सक्षम हो सकता है एक ऐसी ही पोस्ट जो मुझे अभी भी थोड़ा उलझन में है यहाँ है: मेरे पास विभिन्न स्रोत स्थानों पर एक वाटरशेड के लिए दैनिक नदी और मौसम प्रवाह डेटा है। तो मैट्रिक्स उतना ही है, मंद 1 (पंक्तियाँ) प्रत्येक साइट मंद 2 (कॉलम) का प्रतिनिधित्व करते हैं, दिनांक मंद 3 (पृष्ठ) दर्शाते हैं कि विभिन्न प्रकार के माप (नदी की ऊंचाई, प्रवाह, वर्षा, आदि) का लक्ष्य है प्रत्येक वीएरियल के लिए प्रत्येक अवलोकन बिंदु के लिए, प्रत्येक साइट पर 21 दिन की चलती औसत लेने के लिए CONVN का उपयोग करना और उपयोग करना है। जैसे कि मैं इसे समझता हूं, मुझे एए कर्नेल का उपयोग करने में सक्षम होना चाहिए जैसे: मैं चारों ओर खेलने का प्रयास किया और दूसरे कर्नेल को बनाया, जो काम करना चाहिए (मुझे लगता है) और केरो 2 को इस रूप में सेट करें: परिणाम काफी मेल नहीं खाते और मुझे लगता है कि अगर मुझे कर्नेल के लिए यहाँ आयाम गलत है किसी भी मार्गदर्शन की काफी सराहना की है। बीटीडब्ल्यू, आपके पास एक सममित कर्नेल है, और इसलिए फ्लिपिंग को कैंडिवल्यूशन आउटपुट पर कोई प्रभाव नहीं होना चाहिए। आपने जो विनिर्देश निर्दिष्ट किया है वह मानक चलती हुई कर्नेल है, और इस तरह आपको उम्मीद की जा रही चलती औसत को खोजने के लिए रूपांतरण को काम करना चाहिए। लेकिन I39m थोड़ा उलझन में है क्योंकि आपने कहा है कि उपरोक्त काम ndash rayryeng 31 मई को 20:17 पर होता है जो पूरी तरह आप पर निर्भर है :)। आपके पास प्रश्न एक वैध (एक यथानक इरादा) है जो बहुत से लोगों को जाता है यदि आप इसे रहने के लिए चाहते हैं, तो मैं एक जवाब लिख सकता हूँ जो कि हम किस बारे में बात की थी। यदि आप अपना जवाब हटाना वापस करना चाहते हैं, तो बिल्कुल भी समस्या नहीं है। मुझे बताएं कि आप क्या करना चाहते हैं ndash rayryeng 31 मई को 20:39 अपने प्रश्न के संदर्भ से देखते हुए, आपके पास एक 3 डी मैट्रिक्स है और आप प्रत्येक पंक्ति के चलती औसत को सभी 3D स्लाइसों पर स्वतंत्र रूप से ढूंढना चाहते हैं। ऊपर दिए गए कोड को काम करना चाहिए (पहला मामला)। हालांकि, वैध ध्वज एक मैट्रिक्स देता है जिसका आकार रूपांतरण के सीमाओं के अनुसार वैध है। उस पोस्ट के पहले बिंदु पर एक नज़र डालें, जिसे आप अधिक जानकारी के लिए लिंक करते हैं। विशेष रूप से, प्रत्येक पंक्ति की पहली 21 प्रविष्टियां मान्य ध्वज के कारण गायब हो जाएंगी। यह केवल जब आप प्रत्येक पंक्ति के 22 वें एंट्री में प्राप्त होते हैं, तो कनवल्शन कर्नेल मैट्रिक्स की एक पंक्ति के भीतर पूरी तरह से समाहित होता है और उस बिंदु से जहां आप वैध परिणाम प्राप्त करते हैं (कोई यमक इरादा नहीं)। यदि आप इन प्रविष्टियों को सीमाओं पर देखना पसंद करते हैं, तो आपको एक ही ध्वज का उपयोग करने की आवश्यकता होगी यदि आप इनपुट या पूर्ण ध्वज (जो कि डिफ़ॉल्ट है) के समान आकार मैट्रिक्स को बनाए रखना चाहते हैं जो आपको से शुरू होने वाले आउटपुट का आकार देता है सबसे चरम बाहरी किनारों, लेकिन ध्यान रखें कि चलती औसत शून्य के एक गुच्छा के साथ किया जाएगा और इसलिए पहले 21 प्रविष्टियां आप वैसे भी अपेक्षा नहीं करेंगे। हालांकि, अगर Im आप क्या पूछ रहे हैं, तो मान्य झंडा है जो आप चाहते हैं, लेकिन ध्यान रखें कि आपके पास किनारे के मामलों के लिए समायोजित करने के लिए 21 प्रविष्टियां होंगी। बिल्कुल भी, आपके कोड को काम करना चाहिए, लेकिन सावधान रहें कि आप परिणामों की व्याख्या कैसे करते हैं। बीटीडब्ल्यू, आपके पास एक सममित कर्नेल है, और इसलिए फ्लिपिंग को कैंडिवल्यूशन आउटपुट पर कोई प्रभाव नहीं होना चाहिए। आपने जो विशिष्ट निर्दिष्ट किया है वह एक मानक चलती कर्नेल है, और इस तरह के रूप में आपको उम्मीद की जा रही चलती औसत को खोजने में काम करना चाहिए। 9 सितंबर, 2013 रूपांतरण के द्वारा औसतन चलना क्या औसत बढ़ रहा है और इसका उपयोग कैसे किया जाता है कनवल्विंग मूविंग एवर एक साधारण ऑपरेशन है जो आम तौर पर किसी सिग्नल के शोर को दबाने के लिए इस्तेमाल किया जाता है: हम अपने पड़ोस में मूल्यों के औसत के लिए प्रत्येक बिंदु का मान सेट करते हैं। एक फार्मूला से: यहां एक्स इनपुट है और y आउटपुट सिग्नल है, जबकि विंडो का आकार डब्ल्यू है, जिसे अजीब होना चाहिए। ऊपर दिए गए सूत्र एक सममित कार्रवाई का वर्णन करता है: नमूनों को वास्तविक बिंदु के दोनों ओर से लिया जाता है। नीचे एक वास्तविक जीवन उदाहरण है जिस बिंदु पर खिड़की रखी गई है वह वास्तव में लाल है एक्स के बाहर मान शून्य होने चाहिए: चारों ओर खेलने के लिए और चलती औसत के प्रभावों को देखने के लिए, इस इंटरैक्टिव प्रदर्शन पर नजर डालें। इसे कैंवोल्यूशन से कैसे करें जैसा कि आपने पहचाना हो सकता है, सरल चल औसत की गणना कैंबोल के समान है: दोनों ही मामलों में संकेत के साथ एक खिड़की फिसल जाती है और खिड़की के तत्वों को संक्षेप में दिया जाता है। इसलिए, रूपांतरण के उपयोग से ऐसा ही करने की कोशिश करें निम्नलिखित पैरामीटरों का उपयोग करें: वांछित आउटपुट है: पहले दृष्टिकोण के रूप में, निम्नलिखित कर्नेल द्वारा एक्स सिग्नल को समेकित करके हम जो मिलते हैं, उसे आज़माएं: आउटपुट अपेक्षित से ठीक तीन गुना बड़ा है यह भी देखा जा सकता है, कि आउटपुट मान विंडो में तीन तत्वों का सारांश है। ऐसा इसलिए है क्योंकि संकलन के दौरान खिड़की को फिसल दिया जाता है, इसमें सभी तत्वों को एक से गुणा किया जाता है और फिर संक्षेप में: yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x y के वांछित मूल्यों को प्राप्त करने के लिए। उत्पादन को 3 से विभाजित किया जाएगा: विभाजन सहित एक फार्मूला द्वारा: लेकिन संकल्प के दौरान विभाजन करना उचित नहीं होगा। समीकरण को दोबारा व्यवस्थित करके यह विचार आता है: तो हम निम्न कर्नेल का उपयोग करेंगे: इस तरह हम वांछित आउटपुट प्राप्त करें: सामान्य तौर पर: यदि हम वाकई में खिड़की का आकार रखते हुए औसत चलना चाहते हैं तो हम निम्नलिखित कश्मीर कर्नेल का उपयोग करेंगे: चलती औसत से एक सरल कार्य यह है: एक उदाहरण उपयोग है:

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