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Thu, 25 Jul 2024 22:29:54 +0000

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離散ウェーブレット変換の実装 - きしだのHatena

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

多くの、さまざまな正弦波と副正弦波(!) したがって、ウェーブレットを使用して信号/画像を表現すると、1つのウェーブレット係数のセットがより多くのDCT係数を表すため、DCTの正弦波でそれを表現するよりも多くのスペースを節約できます。(これがなぜこのように機能するのかを理解するのに役立つかもしれない、もう少し高度ですが関連するトピックは、 一致フィルタリングです )。 2つの優れたオンラインリンク(少なくとも私の意見では:-)です。: // および; 個人的に、私は次の本が非常に参考になりました:: //Mallat)および; Gilbert Strang作) これらは両方とも、この主題に関する絶対に素晴らしい本です。 これが役に立てば幸い (申し訳ありませんが、この回答が少し長すぎる可能性があることに気づきました:-/)

はじめての多重解像度解析 - Qiita

ウェーブレット変換は、時系列データの時間ごとの周波数成分を解析するための手法です。 以前 にもウェーブレット変換は やってたのだけど、今回は計算の軽い離散ウェーブレット変換をやってみます。 計算としては、隣り合う2項目の移動差分を値として使い、 移動平均 をオクターブ下の解析に使うという感じ。 結果、こうなりました。 ところで、解説書としてこれを読んでたのだけど、今は絶版なんですね。 8要素の数列のウェーブレット変換の手順が書いてあって、すごく具体的にわかりやすくていいのだけど。これ書名がよくないですよね。「通信数学」って、なんか通信教育っぽくて、本屋でみても、まさかウェーブレットの解説本だとはだれも思わない気がします。 コードはこんな感じ。MP3の読み込みにはMP3SPIが必要なのでundlibs:mp3spi:1. 9. 5. はじめての多重解像度解析 - Qiita. 4あたりを dependency に突っ込んでおく必要があります。 import; import *; public class DiscreteWavelet { public static void main(String[] args) throws Exception { AudioInputStream ais = tAudioInputStream( new File( "C: \\ Music \\ Kiko Loureiro \\ No Gravity \\ " + "08 - Moment Of 3")); AudioFormat format = tFormat(); AudioFormat decodedFormat = new AudioFormat( AudioFormat. Encoding. PCM_SIGNED, tSampleRate(), 16, tChannels(), tFrameSize(), tFrameRate(), false); AudioInputStream decoded = tAudioInputStream(decodedFormat, ais); double [] data = new double [ 1024]; byte [] buf = new byte [ 4]; for ( int i = 0; i < tSampleRate() * 4 && (buf, 0, )!

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

More than 5 years have passed since last update. ちょっとウェーブレット変換に興味が出てきたのでどんな感じなのかを実際に動かして試してみました。 必要なもの 以下の3つが必要です。pip などで入れましょう。 PyWavelets numpy PIL 簡単な解説 PyWavelets というライブラリを使っています。 離散ウェーブレット変換(と逆変換)、階層的な?ウェーブレット変換(と逆変換)をやってくれます。他にも何かできそうです。 2次元データ(画像)でやる場合は、縦横サイズが同じじゃないと上手くいかないです(やり方がおかしいだけかもしれませんが) サンプルコード # coding: utf8 # 2013/2/1 """ウェーブレット変換のイメージを掴むためのサンプルスクリプト Require: pip install PyWavelets numpy PIL Usage: python (:=3) (wavelet:=db1) """ import sys from PIL import Image import pywt, numpy filename = sys. argv [ 1] LEVEL = len ( sys. argv) > 2 and int ( sys. argv [ 2]) or 3 WAVLET = len ( sys. argv) > 3 and sys. argv [ 3] or "db1" def merge_images ( cA, cH_V_D): """ を 4つ(左上、(右上、左下、右下))くっつける""" cH, cV, cD = cH_V_D print cA. shape, cH. shape, cV. shape, cD. shape cA = cA [ 0: cH. shape [ 0], 0: cV. shape [ 1]] # 元画像が2の累乗でない場合、端数ができることがあるので、サイズを合わせる。小さい方に合わせます。 return numpy. 離散ウェーブレット変換の実装 - きしだのHatena. vstack (( numpy. hstack (( cA, cH)), numpy. hstack (( cV, cD)))) # 左上、右上、左下、右下、で画素をくっつける def create_image ( ary): """ を Grayscale画像に変換する""" newim = Image.

2D haar離散ウェーブレット変換と逆DWTを簡単な言語で説明してください ウェーブレット変換を 離散フーリエ変換の 観点から考えると便利です(いくつかの理由で、以下を参照してください)。フーリエ変換では、信号を一連の直交三角関数(cosおよびsin)に分解します。信号を一連の係数(本質的に互いに独立している2つの関数の)に分解し、再びそれを再構成できるように、それらが直交していることが不可欠です。 この 直交性の基準を 念頭に置いて、cosとsin以外に直交する他の2つの関数を見つけることは可能ですか? はい、そのような関数は、それらが無限に拡張されない(cosやsinのように)追加の有用な特性を備えている可能性があります。このような関数のペアの1つの例は、 Haar Wavelet です。 DSPに関しては、これらの2つの「直交関数」を2つの有限インパルス応答(FIR)フィルターと 見なし 、 離散ウェーブレット変換 を一連の畳み込み(つまり、これらのフィルターを連続して適用)と考えるのがおそらくより現実的です。いくつかの時系列にわたって)。これは、1-D DWTの式 とたたみ込み の式を比較対照することで確認できます。 実際、Haar関数に注意すると、最も基本的な2つのローパスフィルターとハイパスフィルターが表示されます。これは非常に単純なローパスフィルターh = [0. 5, 0.

格闘技好きならば必ず話題にしたことがありますよね? 最強の格闘技はなにか? 現代では格闘技はルール化・競技化されているなかで、 喧嘩で = 実戦で・何でもありで・1対1 で戦った時に、果たしてどの格闘技が強いのか?は永遠のテーマです 今回想定する状況は下記です。 身長170cm 62kg の男子 ある格闘技を 1年間、週3回 2時間 程度、日本国内の任意の道場・ジムでトレーニングする その他のトレーニングは しない 食事は全員同程度の 必要栄養価を摂取 対戦時の服装は長袖シャツ・ジーンズ・スニーカー 武器はなし 地面はアスファルト 壁などの障害物、拾って武器に出来るものは何もない広場 この状況で、 何の格闘技を習うのが、最も強くなれるか を想定し、ランキング化したいと思います。 このランキングで1位となった格闘技を、ここでは 最強の格闘技と定義 します。 [ライザップ]無料相談予約、受付中/今までのカラダを脱ぎ捨てろ!

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レベルの低い人達をまともに相手にしたとしても、怪我をさせたら傷害罪という罪になりますから、非常にめんどくさいのでご注意を! 喧嘩が強くなる方法. (笑) 12 件 この回答へのお礼 自分の判断は正しかったのですね。 ありがとうございました。 お礼日時:2009/12/06 08:33 No. 7 michael-m 回答日時: 2009/12/09 11:35 貴方が名人クラスの腕の持ち主だったとしても負けます。 その場を切り抜けても、必ず報復があります。 勝てるくらいの技を身につけた場合、警察は貴方も彼らと同等に扱います。 それに一般人にガンをつけたと絡むのは最下層のパシリクラスでしょ。 彼らは自分より下の身分がないから一般人に絡むしかないのです。クラスが上なら、一般人に絡む理由もないし名誉にもなりません。 そんな相手には古来の武士道とか卑怯と言う言葉が存在しないのですから、一般人相手にタイマンもヘッタクレもありません。 それが通用するのは同じ世界にいる他のグループ相手のときだけです。なぜならその世界で卑怯と言われると、その世界で生きていけないからです。一般人が卑怯だと幾ら言っても、馬耳東風でしょう。 9 No. 6 goo_love 回答日時: 2009/12/07 01:11 その場面では、謝罪して済ませたのは正解。 またタイマンで喧嘩しようと意気込むだけ無駄。 つるまないと何もできない奴らが、タイマンなどするわけがない。 集団暴行により殺され、遺体は口裏を合わせ隠ぺい工作されるだけ。 地元で有名な程の暴走族、違法行為のは日常茶飯事のはず。 その一人一人の暴走族の身元をつきとめ、違法行為を理由に、生活収入源を断つ方法を考えるしかない。 そして将来に渡って、社会的制裁の辛さを解らせるしかない。 喧嘩とは暴力行為だけではないはず。法律と頭を使い、社会悪を地道に排除する行為も喧嘩だ。 今回は泣き寝入りだけで済んだかもしれないが、こういった社会悪を見逃していけば、いずれまた自分の大切な者達にも、火の粉が降りかかりトラブルに巻き込まれるだろう。 悪をゆるさない地元のネットワークを形成し、社会悪根絶を目指す必要があるのかもしれない。 15 この回答へのお礼 ありがとうございます。 お礼日時:2009/12/07 08:21 No. 5 marife 回答日時: 2009/12/06 02:26 素人同士の喧嘩はお互いに決定力や知識に欠けるため無用に長引く傾向にあり、結果重大な結果を招く傾向にあります。 ましてやストリート・ファイトで関節技などありえません。恐らくは後の事を考えて流血するような事態を避けたいのでしょうが、そんな腰の引けた事なら最初からやらない方が良いでしょう。手っ取り早いのは半年ほどボクシングジムにでも通って、効果的に人を倒すテクニックと最小限の体力を身につける事でしょうね。これすら面倒な人間がナイフ等を護身用として持ち歩き、その後の人生を棒に振るような結果を迎える事がよくあるので、気をつけましょうね。ちなみに正当防衛などと簡単に言うのを耳にしますが、こちらが凶器を使う場合、例え相手が何人であろうとも「このままでは殺される」と思うようなギリギリのところまで行かなければそう簡単には認められるモノではないのです。 6 この回答へのお礼 ありがとうございました。 お礼日時:2009/12/06 08:32 No.

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>> パンチ力を鍛えろ!パンチを強くするための鍛え方や筋トレ方法を紹介 体重が増えて有利になる ボクシングや格闘技に階級性があるのを見れば一目瞭然ですが、喧嘩や戦いにおいては体重が重たいほうが強いです。 身体の大きさはすなわち強さにつながり、自然界でもこの法則は破られることは少ないのです。 そうなると当然、何かテクニックを持っていない限りは身体が細くて力が弱いと喧嘩にも勝てないという事になります。 筋トレをやることで体重を増加し、筋肉を増やしていくことで体全体のパワーを増やすことができます。 5Kgほど増量するだけでも、かなり喧嘩は強くなるでしょう! 力が増えるだけではなく体重が増えるという事にも着目をして、筋トレに励みたいですよね。 筋肉の鎧をまとうことができる 筋トレを行い筋肉量が増えれば、全身に筋肉の鎧をまとう事ができます。 ただ筋肉があるから、防御が強くなるという訳ではありませんが筋肉が無いよりは有ったほうが頑丈な事には代わりがありません。 厳密に言うと、お腹などを殴られる際には腹筋があれば痛くないのかというとそうではないのですが、全く鍛えていないよりはマシです! けんかが強くなる方法. 腕などは殴られて骨折してしまう事もあるので、筋肉を増やして太くする事で骨を守るという効果もあります。 見た目で一歩相手が引く これは身近な人(学校や職場など)にも効果があるのですが、筋肉が増えてゴツくなってくると見た目でビビるという事もあります。 やはり、ひょろっとした感じと筋骨隆々の人がいたら後者の方には、あまり絡んでいきたいと思わないのが普通だからです。 喧嘩というのはなってしまったら自分を守るために仕方ない部分もありますが、一番は避けるべきことです。 喧嘩にさえならなければ安全ですし、無駄な労力を使わなくてよいのです。 見た目が怖そうとか、悪そう、そして強そうなだけで随分と喧嘩は回避できます。 喧嘩を避ける能力も、個人の才能なので意識しておきたいですね! 格闘技をやるのが一番良い 最終的に筋トレをしていれば喧嘩には強くはなります。 しかし、過信してはいけないのは喧嘩には多少強くはなるが多少であるという事です。 結局、喧嘩になれている方や格闘家、ボクサーなどと比較すると筋トレの効果は極僅かです。 本当に喧嘩に強くなりたいのであれば総合格闘技などをやるべきです。 格闘技や喧嘩になれている人と比べると、多少筋トレをしてパワーが増えたからといってどれだけ強くなるかは疑問な部分が多いです。 なぜなら格闘家は当たり前のように筋トレをしていますので、喧嘩のテクニック(格闘技のテクニック)もある分強いのは間違いないからです。 筋トレしているからといって全てにおいて強くなったような気になるのは間違いですね!

鍛えて喧嘩をして喧嘩で強くなるという方法もありますが、法治国家である日本では、理由があろうがなかろうが、喧嘩をして怪我をさせれば、犯罪になりますし、逮捕されることになります。 だから、喧嘩はしない方がいいのですね。 しかし、格闘技で強くなれば、地位や名誉、名声を手に入れることができるかもしれないのです。 いくら強くなっても、正当な場所で戦わなければ、ただの暴力になり、犯罪者になってしまいます。 だから、喧嘩の強さを求めるのであれば、格闘技で強くなり、そして正当な場所で戦った方がいいのですね。 そして、強いということは、抑止力になることもありますので、格闘技で強くなるということはいいかもしれませんね。 それでも喧嘩で強くなりたいですか?そして喧嘩が強くても意味がないかもしれませんよ。 ○現在の日本で喧嘩が強くても意味がない?! 戦国時代であれば、強さは正義だという時代だったかもしれませんが、今はどんなに喧嘩が強くても、喧嘩をすれば、すぐに警察に逮捕されてしまいます。 しかし、突然、喧嘩を吹っかけられたり、犯罪に巻き込まれたりなどの不測の事態に陥るかもしれません。 そんなときには、喧嘩で強いということに意味があるかもしれませんが・・・。 しかし、もし誰かに襲われて、喧嘩が強くて相手を叩きのめしても、正当防衛ではなく過剰防衛になる可能性もあり、犯罪者になってしまうこともあるのです。 日本は法治国家であり、法律によって勝ち負けが決まる国なのです。 だから、喧嘩が強くても意味がないことが多いのですね。 そして、喧嘩が強くても、暴力では解決できないことだらけなのです。 強くて喧嘩をして相手を傷つければ、逆に問題が大きくなり大変な事態になることもあります。 そして、喧嘩の強さによって人を従わせても、いつかは裏切られますよ。 また、暴力で解決すれば、もっと酷い暴力などの問題が発生するのです。 だから、喧嘩が強いだけでは意味がないのです。というか、日本で喧嘩の強さは意味がないのかもしれません。 そして喧嘩が強くても、なるべくなら喧嘩は避けた方がいいのですね。 ○喧嘩は避けた方がいい?! 喧嘩の強さについて考えてきましたが、結論を申すと、喧嘩は避けた方がいいのです。 なぜなら、喧嘩をしても損はしても得はないからですね。 たかが喧嘩だと思う方もいるかもしれませんが、相手に後遺症が残るような怪我をさせたり、死亡させたりすれば、人生を台無しにしてしまう可能性すらあるのです。 だから、喧嘩は避けるのが一番だということで、喧嘩に巻き込まれそうなときには、逃げるが勝ちなのです。 とはいえ、人間の強さを求める心理は、DNAに刻み込まれた本能なので、この先何千年経っても変わることはないと思いますが・・。 しかし、今の日本では、喧嘩の強さを求めすぎるのは、あまり良いことではないのではないでしょうか?

殺傷能力の高い技である投げ技系が有効 だと考え、柔術・柔道が上位となり、打撃中心ながら実戦性の高い日本拳法、次いでパンチのスペシャリストであるボクシングが続きました。 今回は1年間習った場合という定義でしたが、「 それぞれの道を極めた場合 」などと定義したら また違った結果になる のではないでしょうか。