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.
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?
3] # 自乗重みの上位30%をスレッショルドに設定 data. map! { | x | x ** 2 < th?
2) [2016年] 進化 今のところあまり進化を感じない。 2021年6月16日 でかお さん あえてE12をおすすめします! 保険業界ニュース | シンニチ保険WEB. ストロングハイブリッドにはかないません。また、季節の気温差や室内外の気温差により、燃費が大きく変わります。高速走行でも燃費が若干悪くなります。とはいえ何だかんだで平均20キロ走るので立派です。 いっしーくらのすけ さん グレード情報:eパワー X ブラックアロー(1. 2) [2017年] 新時代の、新しいクルマの形の一つの提案、解 無意識でL/20kmを割らないというのはスゴイと思う 2021年6月9日 ap86-no32 さん 価格不相応か…?自分が気にいるかどうかです。 燃費は18〜20km/lくらいです。(エコモード) ノーマルモードだとマイナス2km/lくらいです。 走り方にも依ると思いますが、私は不満ありません。 2021年6月6日 まっしゅ1203 さん 走りと外観は良いが 走り方によって変わるが4WDは燃費悪い。 2WDと比較して120kgも重いので仕方ない。 2021年5月31日 ちい三歩 さん 最高 高速を法定速度で走ると良い感じの燃費になります。20-25ぐらい。 2021年5月30日 めちゃん さん グレード情報:不明 [2020年] 足回り劇的改善 - ノートeパワー 試乗のため、未評価。 2021年5月22日 パンダさん幼稚園 さん 電気自動車 2 凄い 2021年5月20日 aoio爺 さん FMCですごく良くなった 燃料残量表示が全然減らない 2021年5月19日 びーちくらぶ さん グレード情報:X FOUR_4WD(1. 2) [2020年] < 前へ | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 次へ > << 前の10ページ | 次の10ページ >> 燃費トップへ戻る
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