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ListCorrelate

ListCorrelate
核 ker と list との相関を形成する．
ListCorrelate
ker の k 次の要素が list の各要素と整列されている循環相関を形成する．
ListCorrelate
最初の要素がを含み，最後の要素が を含む循環相関を形成する．
ListCorrelate
最後が要素 p の反復により list を充填する相関を形成する．
ListCorrelate
list の最後を の循環反復で充填して相関を形成する．
ListCorrelate
g がTimesの代りに，h がPlusの代りに使用される一般化された相関を形成する．
ListCorrelate
ker および list のレベル lev の要素を用いた相関を形成する．
詳細
  • 核 とリスト から，ListCorrelateは，を計算する．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．
  • 高次元のリストに対しては はすべてのレベルで反転される必要がある．
{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
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例   (4)
核をデータのリストと相関させる：
循環的相関をオリジナルのデータと同じ長さにする：
核内の要素2をデータの連続する要素と揃える：
データを循環的に使う代りに，で充填する：
二次元的相関：
核をデータのリストと相関させる：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
循環的相関をオリジナルのデータと同じ長さにする：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
核内の要素2をデータの連続する要素と揃える：
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
データを循環的に使う代りに，で充填する：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
二次元的相関：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
スコープ   (5)
厳密演算で相関を計算する：
機械演算を使用する：
24桁精度の演算を使用する：
複合データの相関：
二次元相関：
循環的な二次元相関：
はみ出しを最大にし，充填はゼロにした二次元相関：
一般化と拡張   (3)
PlusとTimesの代りに関数fと関数gを使う：
はみ出しは最大にし，ゼロ充填にして，PlusとTimesの代りに関数fと関数gを使う：
はみ出しは最大で空充填として，PlusとTimesの代りに関数fと関数gを使う：
アプリケーション   (6)
重み付きの移動平均でデータを滑らかにする：
重みを平均するための正規化されたガウス(Gauss)分布：
画像のガウスの平滑化：
5×5画素ステンシルのガウス核：
画像の平滑化：
画像の辺の検知：
ラプラス(Laplace)のフィルタ核と相関させる：
ガウスのラプラスフィルタ核を使う：
パスカル(Pascal)の三角形を生成する：
加法的なセルオートマトン：
有限差分式を一様にサンプルされた関数に適用する：
異なる数の格子点についての誤差を示す：
第2微分近似について異なる数の格子点についての誤差を示す：
特性と関係   (2)
ListCorrelateは核を逆にしたListConvolveに等しい：
循環的相関は離散フーリエ変換領域における乗算に等しい：
バージョン 4 の新機能
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