Pazar Modeli: Sabit Verim - sayfa 27

 
jartmailru :

Kendimden, aynı planın başka bir ilginç görevini ekleyebilirim:
- verileri aynı ölçeğe getirin
- katlamak
- görev, orijinal sinyalleri ayırmak ve elde etmektir

Bunun bir örneği var mı?
 

Sanırım şu anlama geliyordu: belirli bir başlangıç noktası seçildi. Burası bilgi sıkıştırmasının başladığı yerdir.
Onlar. 1, 2, 3, 4, 5 vb. alınır. Barlar. Sıkıştırmadan sonraki bilgi miktarı grafik olarak gösterilir.
Belki ... grafiklerin bazı noktalarında ilginç eğriler olacak

 
hrenfx :
Yöntemi anlamadım.

Gösterilenlerden bilgi almak için bir algoritma seçin. Bilgi sabitini düzeltin. Ardından, bazı bölümlerde aşağıdaki yinelemeleri gerçekleştirin

(1) "Geçerli çubuk" üzerinde durun. Bu "geçerli çubuktan" sırayla segmentler alırsınız (pencerenin uzunluğunu geçmişe doğru uzatırsınız) ve her biri için kabul edilen algoritmaya göre bilgi miktarını sayarsınız. <constant> +/- <delta> - olan bir segment olduğu anda mevcut okuma için bu pencerenin uzunluğunu yazın.

(2) Sonraki çubuğa gidin ve aramayı tekrarlayın.

Sonuç olarak, koşulun karşılandığı, sabit bir bilgi sabiti (koşullu olarak - "kanal") olan, VR segmentlerinin uzunluklarına sahip bir dizi elde edilir. Bu "kanallar" hakkında istatistik topluyorsunuz çünkü kör olurken toplanacak her şeyi (RMS, ACF, vb.) toplarsınız.

Ardından, ortaya çıkan "kanalları" keşfetmeniz gerekecek. Örneğin, bir model seçin ( doğrusal regresyon , korelasyon modelleri, vb., hatta TA) ve gelecekteki VR'nin bu modeldeki mevcut çubuğa göre nasıl düştüğünü görün (yeni başlayanlar için).

Aniden bir şey var

 
jartmailru :

Sanırım şu anlama geliyordu: belirli bir başlangıç noktası seçildi. Burası bilgi sıkıştırmasının başladığı yerdir.
Onlar. 1, 2, 3, 4, 5 vb. alınır. Barlar. Sıkıştırmadan sonraki bilgi miktarı grafik olarak gösterilir.
Belki ... grafiklerin bazı noktalarında ilginç eğriler olacak

Anladım teşekkürler. Böyle bir yöntemin uygulanması, sonuçları sunulan yönteme kıyasla çok daha fazla hesaplama kaynağı gerektirecektir.
 
hrenfx :
Bunun bir örneği var mı?
kolay :-D
440 Hz ve 500 olmak üzere iki frekans eklediler. Fourier'e koydular.
Fourier iki tepe noktası verdi.
Orijinali veren iki ayrı bileşen oluşturuldu.
 
Farnsworth :
Tamam teşekkürler. Bu tür bir yöntemin hazırlık çalışması (sıkıştırma) çok uzundur. Yeterli bilgi işlem kaynakları ücretsiz olur olmaz deneyeceğim.
 
hrenfx :
Anladım teşekkürler. Böyle bir yöntemin uygulanması, sonuçları sunulan yönteme kıyasla çok daha fazla hesaplama kaynağı gerektirecektir.
Bir başlangıç noktasına ( dikey çizgiden ) ve bir pencereye ihtiyacınız var - ne kadar sayacağınız.
Küçük bir pencere ayarlarsanız, hesaplamalar büyük değildir. Ekli bir örnek.
 
jartmailru :
kolay :-D
440 Hz ve 500 olmak üzere iki frekans eklediler. Fourier'e koydular.
Fourier iki tepe noktası verdi.
Orijinali veren iki ayrı bileşen oluşturuldu.
Sabit frekanslarla anlaşıldı.
 
hrenfx :
Tamam teşekkürler. Bu tür bir yöntemin hazırlık çalışması (sıkıştırma) çok uzundur. Yeterli bilgi işlem kaynakları ücretsiz olur olmaz deneyeceğim.
oraya ulaşırsanız - birkaç sabit deneyin, "kaç tane" olduğunu bilmiyorsunuz.
 
jartmailru :
Bir başlangıç noktasına (dikey çizgiden) ve bir pencereye ihtiyacınız var - ne kadar sayılacağı.
Küçük bir pencere ayarlarsanız, hesaplamalar büyük değildir.
Pencere boyutu her zaman aynı büyür. Ve bu durumda lineer regresyonun sıkıştırma ile ne ilgisi var?