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. 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. 離散ウェーブレット変換の実装 - きしだのHatena. 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.
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:-/)
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?
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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
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. 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. ウェーブレット変換. 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, )!
自分に自信が持てなくて、積極的に恋愛を楽しめないという女性は多いのではないでしょうか?恋愛に対して消極的になればなるほど、さらに自信を失っていくという悪循環……。この負の連鎖を断ち切るためには、自分に自信をつけるしかありません!
言われんということは成功しとんねん 66名無しさん@おーぷん21/06/23(水)00:24:21ID:hR1h 筋トレとかある程度思い通りにいくもんで成功するのが一番楽だけどな 67名無しさん@おーぷん21/06/23(水)00:25:16ID:iPrY >>66 それが基本だよね 早寝早起きとかでもいいけど
恋愛に自信が持てない・・・そんな悩みを抱えているなら、あなたは素敵な恋ができますね♡ なぜって、あなたは謙虚で、前向きに自信をつける方法を探しています。 悩めるという事は、人の悩みも理解が出来る感性が磨かれています。 自信をつける為に、必要なのはテクニックではなくて勇気です。 素敵な恋をして、あなたの顔が嬉しさで輝く、そのイメージングからスタートしましょう。 嬉しい・楽しいイメージング 恋愛に自信が持てない、、、でも、心配ばかりしたり、不安になってしまっては、上手くいく物も、うまくいかなくなってしまいます。 ネガティブな想像はしない事です。想像は現実ではありませんが、楽しい事を考えている人の顔は明るく輝きます。反対に、悪い事ばかりに気を取られていると、雰囲気が暗くなってきてしまいます。 暗い人が好き、と言う方もいますが、洋の東西を問わず素敵な笑顔に、まず魅かれるのが一般的ではありませんか? 自分を好きになる 恋愛に自信が持てない原因は、何でしょうか?容姿?性格?自分が好きになれない部分ばかりを、数えていませんか?
自信をつけるには、小さな目標をコツコツ積み立てていくのが大事。自分を改革する上で、タスク管理アプリや自分ルールアプリは必須と言えます。 「レジリエンスさがし」も、長所を確認する上でオススメです。前述した「うまくいったこと」は、このアプリでもつけることができます。恋愛に自信がないなら、思い切って乙女ゲームを始めて、まずは愛されることに慣れるのもいいかもしれませんよ。 8:まとめ 自信をつけやすいアプローチは数多く存在します。まずは形から入ることで、後々結果がついてきます。輝かしい日々のために、行動を起こしてみてはいかがでしょうか。
性格を表す言葉をご紹介!