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Tue, 20 Aug 2024 21:35:16 +0000

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【楽しい球技】ボールを使った遊び・ゲーム

6人制と9人制があってルールも少し変わってきます。 サーブができる回数や手がネットを超えてしまうオーバーネットに対しても反則になる9人制、そして6人制では相手チームの妨害をしない限りは反則にはなりません。 遊ぶ年齢によってボールの大きさも変わり、小学生は軽量の4号ボールでプレイします。 チーム戦、トーナメント戦にしても盛り上がる球技ですよね。 ( うたたね ) スパイクボール 「スパイクボール」という競技、ご存じでしょうか?

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ベガルタ仙台の練習グランドで特別授業を行いました。"スポーツ(遊び)を通じて子どもたちを育てる"をテーマに『ボールを使った遊びとサッカー』を教えて頂きました。 講師は、サッカー協会の伊藤大志さんです。 鬼ごっこや動きづくり 『うしとうま』ゲームです。 "うしとうま"どっちも"う"がつきますね。名前を呼ばれたチームが追いかけて呼ばれたチームはラインまで逃げるゲームです。 誰かな?追いかけるチームなのに反対に逃げちゃったのは(笑) 今度はもっとハードになるよ!足を伸ばして頭の上に乗せたところから逃げますよ!次はうつぶせになったところから足元のボールを持って逃げるよ! シンプルなルールで"身体を動かす楽しさ"や"競争する楽しさ"を味わい、神経発達が著しい時期には、ひとつの遊びでも色々工夫できることを学びました。 ボールフィーリング "だるまさんがころんだ"をボールも使って行いました。 鬼が「だるまさんがころんだ!」と言っている間は、ボールを転がして鬼に近づきます。 そして、鬼が振り向いた瞬間にボールを足で押さえて動きも止まります。 「利き足じゃない方でボールを止めるの難しい~」 難易度を高くしていくことで、子どもたちは飽きずに楽しめることを知りました。 「わぁーなかなかポールにあてるの難しいなぁ~もう一回だぁー」 サッカーの試合 それぞれ各グループで作戦会議!! すごいフォーメーションをとっているチームがいますね。 全部正解を教えるのではなく、どうすれば早くゴールにボールを入れられるのか"考える"ことも大切だということを学びました。 ベガルタ仙台の練習場で自分たちもサッカーの試合できるなんてすごいですね。 人口芝のグラウンドってこんなにやわらかいんですね。 ボールにさわらない人がいましたが、ボールをさわらないとつまらないですよね。 できない子への配慮が必要です。できなかったことができるようになったら、いっぱい褒めてあげることが大切だということを学びました。 スポーツを通して、何も考えずに動くのではなく!考えて動く→達成感を味わう→楽しさをずっと提供できるということがわかりました。 この特別授業を活かして、実習に取り組んでくださいね。

2*0. 8m チューブ径:32cm 製造国:中国 ¥10, 780 OseChoice (IKEDA/イケダ) ホバーサッカー 290 000293 サッカー 室内遊び フィギュア エアーの力で浮かぶ!なめらかなホバーアクション! !室内用なので、雨の日でも サッカー 遊び が可能に!【仕様】パッケージ(mm):238×190×68重量(g):242※メーカーによっては仕様・カラー等が予告無く変更になる場合がございます。 熊人Yahoo! 店 サッカー盤 ロックオンストライカー サッカー 日本代表ver. ( 1個 )テーブルゲーム パーティーゲーム 知育玩具 室内遊び 家で遊べるおもちゃ 商品名 サッカー 盤 ロックオンストライカー サッカー 日本代表ver. 商品サイズ パッケージサイズ:60×6. 5×37.

new ( "L", ary. shape) newim. putdata ( ary. flatten ()) return newim def wavlet_transform_to_image ( gray_image, level, wavlet = "db1", mode = "sym"): """gray画像をlevel階層分Wavelet変換して、各段階を画像表現で返す return [復元レベル0の画像, 復元レベル1の画像,..., 復元レベルの画像, 各2D係数を1枚の画像にした画像] ret = [] data = numpy. array ( list ( gray_image. getdata ()), dtype = numpy. float64). reshape ( gray_image. size) images = pywt. 画像処理のための複素数離散ウェーブレット変換の設計と応用に関する研究 - 国立国会図書館デジタルコレクション. wavedec2 ( data, wavlet, level = level, mode = mode) # for i in range ( 2, len ( images) + 1): # 部分的に復元して ret に詰める ary = pywt. waverec2 ( images [ 0: i], WAVLET) * 2 ** ( i - 1) / 2 ** level # 部分的に復元すると加算されていた値が戻らない(白っぽくなってしまう)ので調整 ret. append ( create_image ( ary)) # 各2D係数を1枚の画像にする merge = images [ 0] / ( 2 ** level) # cA の 部分は値が加算されていくので、画像表示のため平均をとる for i in range ( 1, len ( images)): merge = merge_images ( merge, images [ i]) # 4つの画像を合わせていく ret. append ( create_image ( merge)) return ret if __name__ == "__main__": im = Image. open ( filename) if im. size [ 0]! = im. size [ 1]: # 縦横サイズが同じじゃないとなんか上手くいかないので、とりあえず合わせておく max_size = max ( im.

画像処理のための複素数離散ウェーブレット変換の設計と応用に関する研究 - 国立国会図書館デジタルコレクション

times do | i | i1 = i * ( 2 ** ( l + 1)) i2 = i1 + 2 ** l s = ( data [ i1] + data [ i2]) * 0. 5 d = ( data [ i1] - data [ i2]) * 0. 5 data [ i1] = s data [ i2] = d end 単純に、隣り合うデータの平均値を左に、差分を右に保存する処理を再帰的に行っている 3 。 元データとして、レベル8(つまり256点)の、こんな$\tanh$を食わせて見る。 M = 8 N = 2 ** M data = Array. new ( N) do | i | Math:: tanh (( i. to_f - N. to_f / 2. 0) / ( N. to_f * 0. ウェーブレット変換. 1)) これをウェーブレット変換したデータはこうなる。 これのデータを、逆変換するのは簡単。隣り合うデータに対して、差分を足したものを左に、引いたものを右に入れれば良い。 def inv_transform ( data, m) m. times do | l2 | l = m - l2 - 1 s = ( data [ i1] + data [ i2]) d = ( data [ i1] - data [ i2]) 先程のデータを逆変換すると元に戻る。 ウェーブレット変換は、$N$個のデータを$N$個の異なるデータに変換するもので、この変換では情報は落ちていないから可逆変換である。しかし、せっかくウェーブレット変換したので、データを圧縮することを考えよう。 まず、先程の変換では平均と差分を保存していた変換に$\sqrt{2}$をかけることにする。それに対応して、逆変換は$\sqrt{2}$で割らなければならない。 s = ( data [ i1] + data [ i2]) / Math. sqrt ( 2. 0) d = ( data [ i1] - data [ i2]) / Math. 0) この状態で、ウェーブレットの自乗重みについて「上位30%まで」残し、残りは0としてしまおう 4 。 transform ( data, M) data2 = data. map { | x | x ** 2}. sort. reverse th = data2 [ N * 0.

ウェーブレット変換

離散ウェーブレット変換による多重解像度解析について興味があったのだが、教科書や解説を読んでも説明が一般的、抽象的過ぎてよくわからない。個人的に躓いたのは スケーリング関数とウェーブレット関数の二種類が出て来るのはなぜだ? 結局、基底を張ってるのはどっちだ? 出て来るのはほとんどウェーブレット関数なのに、最後に一個だけスケーリング関数が残るのはなぜだ?

ウェーブレット変換とは ウェーブレット変換は信号をウェーブレット(小さな波)の組み合わせに変換する信号解析の手法の1つです。 信号解析手法には前回扱った フーリエ変換 がありますが、ウェーブレット変換は フーリエ変換 ではサポート出来ない時間情報をうまく表現することが出来ます。 その為、時間によって周波数が不規則に変化する信号の解析に対し非常に強力です。 今回はこのウェーブレット変換に付いてざっくりと触って見たいと思います。 フーリエ変換 との違い フーリエ変換 は信号を 三角波 の組み合わせに変換していました。 フーリエ変換(1) - 理系大学生がPythonで色々頑張るブログ フーリエ変換 の実例 前回、擬似的に 三角関数 を合成し生成した複雑(? )な信号は、ぱっと見でわかる程周期的な関数でした。 f = lambda x: sum ([[ 3. 0, 5. 0, 0. 0, 2. 0, 4. 0][d]*((d+ 1)*x) for d in range ( 5)]) この信号に対し離散 フーリエ変換 を行いスペクトルを見ると大体このようになります。 最初に作った複雑な信号の成分と一致していますね。 フーリエ変換 の苦手分野 では信号が次の様に周期的でない場合はどうなるでしょうか。 この複雑(?? )な信号のスペクトルを離散 フーリエ変換 を行い算出すると次のようになります。 (※長いので適当な周波数で切ってます) 一見すると山が3つの単純な信号ですが、 三角波 の合成で表現すると非常に複雑なスペクトルですね。 (カクカクの信号をまろやかな 三角波 で表現すると複雑になるのは直感的に分かりますネ) ここでポイントとなる部分は、 スペクトル分析を行うと信号の時間変化に対する情報が見えなくなってしまう事 です。 時間情報と周波数情報 信号は時間が進む毎に値が変化する波です。 グラフで表現すると横軸に時間を取り、縦軸にその時間に対する信号の強さを取ります。 それに対しスペクトル表現では周波数を変えた 三角波 の強さで信号を表現しています。 フーリエ変換 とは同じ信号に対し、横軸を時間情報から周波数情報に変換しています。 この様に横軸を時間軸から周波数軸に変換すると当然、時間情報が見えなくなってしまいます。 時間情報が無くなると何が困るの? スペクトル表現した時に時間軸が周波数軸に変換される事を確認しました。 では時間軸が見えなくなると何が困るのでしょうか。 先ほどの信号を観察してみましょう。 この信号はある時間になると山が3回ピョコンと跳ねており、それ以外の部分ではずーっとフラットな信号ですね。 この信号を解析する時は信号の成分もさることながら、 「この時間の時にぴょこんと山が出来た!」 という時間に対する情報も欲しいですね。 ですが、スペクトル表現を見てみると この時間の時に信号がピョコンとはねた!