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
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. 離散ウェーブレット変換の実装 - きしだのHatena. 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, )!
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:-/)
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?
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. Pythonで画像をWavelet変換するサンプル - Qiita. 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.
という情報は見えてきませんね。 この様に信号処理を行う時は信号の周波数成分だけでなく、時間変化を見たい時があります。 しかし、時間変化を見たい時は フーリエ変換 だけでは解析する事は困難です。 そこで考案された手法がウェーブレット変換です。 今回は フーリエ変換 を中心にウェーブレット変換の強さに付いて触れたので、 次回からは実際にウェーブレット変換に入っていこうと思います。 まとめ ウェーブレット変換は信号解析手法の1つ フーリエ変換 が苦手とする不規則な信号を解析する事が出来る
確定申告では「白色申告」「青色申告」という2つの申告方法があるのをご存じでしょうか? 青色申告とは日々の収支を帳簿に記入し、記録を元に所得や税金を計算する確定申告の方法の1つです。 10万円・55万円・65万円の控除があり、55万円・65万円控除を受けたい場合には「複式簿記」という方法での記帳が必須となります。 必要な帳簿や確定申告で提出する書類も10万円控除より増えます。 白色申告という方法も存在しますが、青色申告より簡単ではあるものの控除額が少なくなっています。 本記事では青色申告とは何か、白色申告との違いやメリット・デメリット、注意点をお伝えしていきます。 1.青色申告とは:サラリーマンも必要?
マンションやアパートなどを賃貸することで不動産所得を得ている場合、確定申告をおこない、その分の税金を納めなければいけません。 この税金は青色申告で不動産の運営にかかった経費を正確に計上することで 安くなる場合 があります。 しかし、何が経費に該当するかを全て把握している人は、多くはないかもしれません。 そこで、この記事では、確定申告で認められる費用や税金計算方法、確定申告の方法などについて解説していきましょう。(監修・税理士:鈴木まゆ子) 1. 「不動産所得」の計算方法 不動産の賃貸収入に関する税金の金額は、その賃貸事業に関する所得(不動産所得)をベースに計算します。 計算対象となる所得の額は、毎年1月1日から12月31日までの1年間に発生した不動産の賃貸事業に関する総収入金額から必要経費の総額を差し引いて計算します。 (1)不動産所得の計算方法は? 不動産所得の金額=総収入金額-必要経費(※) ※青色申告の適用を受けている場合、この金額から更に青色申告特別控除額(65万円または10万円)を差し引くこととなります。 (2)不動産所得がある場合の税金の金額は?
普通にサラリーマン生活をしていると、節税を意識する機会はあまりありません。源泉徴収と年末調整でサラリーマンの税務は完結してしまうからです。しかし、そのサラリーマンでも、マンションを区分所有したり、アパートのオーナーになったりすると、不動産所得が発生し、給与所得と合算して確定申告することが必要です。その際、少しでも節税したいという気持ちになるのは当然のことでしょう。サラリーマンの節税とマンション投資について、具体例を交えて紹介します。 1. 普通のサラリーマンの節税 通常、サラリーマンができる節税というと年末調整での節税になります。次のような項目が挙げられます。 配偶者控除と扶養控除 障害者等の控除(寡婦控除・寡夫控除・勤労学生控除) 配偶者特別控除 各種の保険料控除(社会保険料控除、生命保険料・個人年金・介護保険料控除、小規模企業共済等掛金控除) 住宅借入金等特別控除(初回に確定申告が必要) これらはサラリーマンであればおなじみでしょう。これらの対象となる控除を忘れることなく年末調整することが節税の第一歩です。 2.