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?
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. 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. 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!
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. Encoding. はじめての多重解像度解析 - Qiita. 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, )!
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?
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.
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. 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.
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:-/)
miew-miew さん 4月23日 林修の初耳学でたった2分で次の日目がおおきくなる。流行の目が大きくなる方法のひとつ前髪パッツンでおでこを隠した目のちょっと上の前髪だと眼が大きく見えるのは、顔全体の面積を小さくして目が大き... ブログ記事を読む>> (ID: b16775556) 2017/04/24 UP!
この『ナイトアイボーテ』の人気の理由は何なんでしょうか? 気になったので調べてみました。 寝ている間に二重のくせ付けができる。 夜にくせ付けするので、ばれない。 一時的ではなく、本物の二重になれる。 テープなどとは違い美容液なので刺激が少なくかぶれにくい。 まぶたが腫れたりむくみにくい。 いろいろな二重まぶたの作り方が載っているのでわかりやすい。 などなど、いろいろな声が聞こえます。 やはり、夜、付けて寝るだけで簡単だし、肌トラブルが少ないということが大きいようですね。 一重まぶたや奥二重の方はきれいな二重まぶたを作ることができたといいますし、もともと二重まぶたの方も目がぱっちりしてきれいになったといいます。 もちろん、個人差がありますので、数か月使用しても二重にならなかった方やかぶれてしまったりして肌トラブルを起こしてしまった方もいます。 しっかりとアレルギーテストは行ってから使った方が良いですので、気を付けてくださいね。 くせが付くまでの期間は人によって違ってきますし、100%の方が朝ぱっちり二重になったというわけではないですが、多くの人に愛用されているのは間違いないようです。 二重まぶたの構造や目が小さくなる原因を知っておこう! ところで、二重まぶたってのどういう構造なのかとか、どうして目が小さくなるのかとか気になりませんか? 少し気になったので調べてみました。 二重まぶたってどういう構造なの? まぶたには眼瞼挙筋というまぶたの開閉を行う筋肉があり、この筋肉がまぶたのふち側にある瞼板という軟骨に付着しています。 瞼板に付着している部分はとても薄い膜になっていて挙筋腱膜と呼ばれますが、 この挙筋腱膜は個人差があって、皮膚との連絡が弱い人は一重まぶたになります。 二重まぶたの人はこの挙筋腱膜と皮膚との連絡が強く、眼瞼挙筋の収縮が皮膚に伝わり皮膚に変化が起こります。 その部分の皮膚が内側に折れてその上に皮膚が覆いかぶさることで二重まぶたになります。 二重まぶたの手術はこの構造を人工的に作ってあげることですね。 目が小さくなる原因は? 林先生が驚く初耳学 1日たった2分で目が大きくなる体操「おでこロック」のやり方・顔ヨガ講師間々田佳子の動画 4月23日 | トレンドたまご（WBSとは無関係）. 実はまぶたの皮膚はほかの皮膚の1/3の厚さしかなく、刺激に大変弱いんです。 そのため、 目の周りをごしごしこすってメイクを落とすと眼瞼挙筋にダメージを与えてしまうので、目が小さくなる原因になる そうです。 この眼瞼挙筋は年齢を重ねるとだんだん老化してしまうそうなので、年齢があがってくるとまぶたが重くなってくるのはこのためだったのですね。 目の周りのメイクを落とす時は、ゆったりとした気持ちで、メイクを浮かせて優しく洗い流すのが一番だそうですよ。 焦りは禁物ということですね。 それともう一つ、 つけまつげも目が小さくなってしまう原因だといいます。 つけまつげの重さでまぶたの裏側にあるミュラー筋(眼瞼挙筋の一部)が伸びてしまうため、まぶたがあがりにくくなってしまい、結果目が小さくなってしまうといいます。 どちらにしても目の周りはあまり刺激しないようにした方が良いということですね。 ナイトアイボーテ気になるわよね。簡単そうだし使ってみようかしら。 メイクやつけまつげが目を小さくする原因だっていうのも驚いたわ。気を付けたいわよね。
色々準備が欠かせない女性の朝って大変ですよね? 現在は結婚し子供も生まれたため専業主婦をしていますが、働いていた時も今も朝の忙しさは相変わらずです。。。 そんな時、 テレビで簡単にできる二重メイクが紹介されていた んです。 これなら 朝の準備が時短できるかもって思い試してみたら大正解♪ もし興味頂けたら是非皆さんも試してみてください^^ 林先生を驚かせたパッチリ二重まぶた法とは! 『AbemaTV』やTBS系列『林先生が驚く初耳学』 で紹介され、 「これは知らなかった!すごく簡単!」 と驚かせた 「二重まぶた法」 がこちらです。 もともと一重な人はもちろんのこと 「二重の幅を広げたい」 人や 「小さくなった目を大きくしたい」 人からも絶賛されていて、頻繁に品切れ状態になっちゃうぐらい人気が続いているようです。 調べてみると、POPTEEN人気モデルの "なちょすさん""れいぽよさん" や女優の "篠田麻里子さん" やタレントの "鈴木奈々さん" も 長年愛用しているという二重美容液 でビックリ! 人気モデルが利用していたことで、当初は若者を中心に話題になり人気だったのですが、 寝る前に使いまぶたに二重のクセを付けるだけ という とても簡単な方法 なので、 今では30代・40代の女性からも朝メイクの時短になる! と利用者が増えているらしいんです! 初耳学 二重瞼. 多くの芸能人やモデルが愛用中♪ 芸能人やモデルの方って、雑誌やテレビ、メイクさんからの情報に常に囲まれているので 美容情報には本当に詳しい んですよね。 有名人達も認めるナイト美容液 は、注目しなきゃ勿体ないと思います。 そして 多くのカリスマモデル達が絶賛して長年使ってる のがこちら! 二重専用のナイト美容液ナイトアイボーテ です。 とてもコンパクトのなので、化粧ポーチに入れておけば、 外出や旅行などでも使えてとても便利 ですよね♪ 出かける前でも大丈夫ですが、 オススメは毎日寝る前に塗って二重のクセを習慣化させる方法 ですね! ※効果効用を保証するものではありません めちゃくちゃ簡単じゃないですか? (笑) 34%オフのキャンペーン中! ナイトアイボーテ は通常4, 500円ですが、 キャンペーン期間中は破格割引 を行っています。 『林先生が驚く初耳学や『AbemaTV』』 で紹介されてから、爆発的な人気を誇っていて 売り切れが続出している らしいです。 定期縛りもなく、いつでも解約・休止可能 なので、自分のペースで 無駄な費用なく利用できるこのキャンペーンは断然お得 です!
きれいな二重まぶたって憧れますが、上手に二重にくせ付けできなくて悩みますよね。 二重まぶたにする方法はいろいろあるのですが、その中でもTBS系列の『林先生が驚く初耳学!』でも紹介されていたくせ付け方法が大変人気があると聞ました。 特に中高生や20代の女性に人気があり、本物の二重まぶたになれると話題になっているということですので調べてみました。 初耳学でも紹介されていたらしいけど、どんな方法なのかしら。 使い方とかとても気になるわ。きれいな二重まぶたになると嬉しいわよね! 初耳学でも紹介された二重まぶたのくせ付け方法とは? TBS系列の『林先生が驚く初耳学!』でも紹介されていた二重まぶたのくせ付け方法というのは、 『ナイトアイボーテ』というアイテムのことでした 。 『ナイトアイボーテ』ってどんなアイテム? 『林先生が驚く初耳学』『AbemaTV』で紹介されたパッチリ二重まぶた法が簡単すぎて凄い！ – SMART RESEARCH. もともと中高生や20代の女性の間で人気があったそうですが、初耳学で紹介されたことでさらに話題を集め、ほかの世代の方にも広がって大変な人気になっているようです。 一重まぶたや奥二重の方はもちろん、もともと二重まぶたの方も愛用しているそうなのですが、どんなアイテムなんでしょうか? POINT ナイトアイボーテの3つのポイント 夜間外れにくい高い接着力でしっかりくせ付けするので、 付けて寝るだけで朝くっきり! 腫れぼったくならないように美容成分を高配合しているので、 朝、目がむくみにくい! 長時間接着による肌への負担を軽減するために美肌成分を贅沢に使用しているので、 まぶたがかぶれにくい! 夜、付けて寝るだけで、二重まぶたのくせ付けができて、肌トラブルが少ないということですね。 もう少し詳しい使い方を見てみたいと思います。 理想の二重ラインにスティックをさして理想形を確認します。 理想の二重ラインを中心に目頭から目尻までしっかりと液を塗ります。 液が乾ききる前に、理想の二重ラインにスティックをさします。 スティックをさしたまま、目線を上げて液が乾燥するまで待ちます。 液が乾燥して二重が固まったらそっとスティックを抜きます。 あとはそのまま寝ます!! 朝起きたら暖かいお湯でまぶたのノリをふやかして落とします。 手順はありますが、簡単にできそうですよね。 ナイトアイボーテが夜にくせ付けするのは、眠っているときはまばたきをしないので、しっかりとくせ付けができるということだそうですよ。 ナイトアイボーテは体験動画もたくさんあるのですが、その中から二つほどご紹介したいと思います。 【足の裏から人間になるには さんの体験動画 】 【AmiBeautyTV さんの体験動画 】 『ナイトアイボーテ』の人気の理由とは?