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データの変換と平滑化
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MATHEMATICA 組込みシンボル
たたみ込みと相関
チュートリアル »
|
ListCorrelate
ListDeconvolve
ImageConvolve
LinearRecurrence
MovingAverage
Partition
Accumulate
Differences
Inner
CellularAutomaton
PadLeft
DiscreteConvolve
DiskMatrix
GaussianMatrix
関連項目 »
|
データの変換と平滑化
フーリエ(Fourier)解析
データの配列の操作
画像のフィルタリングと近傍処理
積分変換
線形・非線形フィルタ
数値データ
信号処理
その他 »
ListConvolve
ListConvolve
核
と
list
のたたみ込みを形成する.
ListConvolve
ker
の
k
次の要素が
list
の各要素と揃えられる循環たたみ込みを形成する.
ListConvolve
最初の要素が
を含み,最後の要素が
を含む循環たたみ込みを形成する.
ListConvolve
list
の最後が要素
の反復で充填されるような,たたみ込みを形成する.
ListConvolve
list
の最後が
で循環反復充填されるたたみ込みを形成する.
ListConvolve
g
が
Times
の代りに,
h
が
Plus
の代りに使われる一般化されたたたみ込みを形成する.
ListConvolve
ker
と
list
でレベル
lev
の要素を使い,たたみ込みを形成する.
詳細
核
とリスト
により,
ListConvolve
は,
を計算する.ただし総和の範囲は,核がリストの両側にはみ出さないこととする.
ListConvolve
は,長さが
Length
[
list
]-
Length
[
ker
]+1
の結果を与える.
ListConvolve
では,はみ出しは許されず,
ListConvolve
に等価である.
ListConvolve
は,
ListConvolve
に等価である.
ListConvolve
での
および
の値は,
list
の最後で許されるはみ出しの量を決定する.
の通常の設定:
{-1,1}
はみ出しなし(デフォルト)
{-1,-1}
右端で最大はみ出し
{1,1}
左端で最大はみ出し
{1,-1}
両端で最大はみ出し
片端だけでの最大はみ出しでは,
ListConvolve
からの結果の長さは
list
と同じである.
ListConvolve
は,
padlist
の反復コピーを置き,それらの上に
list
の1個のコピーを重ね合せ,結果をたたみ込みすることになる.
padlist
の通常の設定:
p
単一要素の反復で充填
{
p
1
,
p
2
,
...
}
要素列の循環反復で充填
list
list
を循環して充填 (デフォルト)
{}
充填しない
ListConvolve
は,多次元核およびデータのリストにも使用可能である.
ListConvolve
は,
要素が
を含み,
要素が
を含む循環たたみ込みを形成する.
は
に等価となる.
関数
h
が
Plus
の代りに使用を指定された場合,深さが
ker
の深さに等しい,明示的にネストされた
h
式が生成される.
ListConvolve
は,厳密数値,記号データおよび近似数を扱える.
例題
すべて閉じる
例
(4)
データリストで核
をたたみ込む:
循環的なたたみ込みをもとのデータと同じ長さにする:
核の要素2をデータ中の連続する要素と整列させる:
データを循環的に使う代りに
で充填する:
二次元たたみ込み:
データリストで核
をたたみ込む:
In[1]:=
Out[1]=
循環的なたたみ込みをもとのデータと同じ長さにする:
In[1]:=
Out[1]=
核の要素2をデータ中の連続する要素と整列させる:
In[2]:=
Out[2]=
データを循環的に使う代りに
で充填する:
In[1]:=
Out[1]=
二次元たたみ込み:
In[1]:=
Out[1]=
スコープ
(9)
データに沿って核を「スライド」させる.はみ出しは許可しない:
冒頭に最大のはみ出し,末尾にはみ出しなし:
末尾に最大のはみ出し,冒頭にはみ出しはなし:
冒頭および末尾に最大のはみ出し:
核の要素1をデータの第1要素と整列させる:
核の要素2をデータの第1要素と整列させる:
核の要素3をデータの第1要素と整列させる:
核の最終要素をデータの第1要素と整列させる:
核の第1要素をデータの第1と最終の両要素と整列させる:
核の要素2をデータの第1要素と整列させる:
核の要素2をデータの最終要素と整列させる:
を充填に使う:
充填要素のリストを循環的に使う:
はみ出しは許可しない:
核の
要素とデータを整列させる:
結果は入力データと同じ次元になる:
各次元で異なるはみ出しにする:
一般化と拡張
(3)
ListConvolve
は疎な配列と使うことができる:
Times
の代りに
を使う:
Plus
の代りに
を使う:
Times
と
Plus
の代りに.空のデータ充填で
と
を使う:
アプリケーション
(9)
移動平均を求める:
または,
MovingAverage
関数を使う:
ノイズの多いデータを滑らかにする:
リストの自己相関を求める:
簡単な画像処理フィルタを適用する:
多項式にたたみ込み係数のリストを掛ける:
数にたたみ込み桁リストを掛ける:
パスカルの三角形:
加法的な底5のセルオートマトン:
高次多項式の高速乗算:
はみ出しを最大にし充填はゼロで
ListConvolve
を使う:
特性と関係
(7)
循環的なたたみ込みは離散フーリエ変換領域での乗算に等しい:
単一要素でたたみ込む:
データと同じ長さのはみ出しのない核は内積を逆にしたように見える:
連続する差分:
連続する要素と整列させる:
さまざまな整列:
充填を施されたさまざまな整列:
考えられる問題
(1)
デフォルトでは,出力は入力と同じ長さではない:
はみ出しを使って出力を入力と同じ長さにする:
はみ出しを使って二次元でも同じにする:
関連項目
ListCorrelate
ListDeconvolve
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LinearRecurrence
MovingAverage
Partition
Accumulate
Differences
Inner
CellularAutomaton
PadLeft
DiscreteConvolve
DiskMatrix
GaussianMatrix
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たたみ込みと相関
その他
データの変換と平滑化
フーリエ(Fourier)解析
データの配列の操作
画像のフィルタリングと近傍処理
積分変換
線形・非線形フィルタ
数値データ
信号処理
関連リンク
実装に関するノート: 数値および関連関数
NKS|Online
(
A New Kind of Science
)
バージョン 4 の新機能