ウェーブレット変換（１） - 元理系院生の新入社員がPythonとJavaで色々頑張るブログ | ミライ の しごと ーやす
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. 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, 2. 0, 4. 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!
- はじめての多重解像度解析 - Qiita
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はじめての多重解像度解析 - Qiita
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
の画像, 各2D係数を1枚の画像にした画像] ret = [] data = numpy. array ( list ( gray_image. getdata ()), dtype = numpy. float64). reshape ( gray_image. size) images = pywt. wavedec2 ( data, wavlet, level = level, mode = mode) # for i in range ( 2, len ( images) + 1): # 部分的に復元して ret に詰める ary = pywt. waverec2 ( images [ 0: i], WAVLET) * 2 ** ( i - 1) / 2 ** level # 部分的に復元すると加算されていた値が戻らない(白っぽくなってしまう)ので調整 ret. ウェーブレット変換（１） - 元理系院生の新入社員がPythonとJavaで色々頑張るブログ. append ( create_image ( ary)) # 各2D係数を1枚の画像にする merge = images [ 0] / ( 2 ** level) # cA の 部分は値が加算されていくので、画像表示のため平均をとる for i in range ( 1, len ( images)): merge = merge_images ( merge, images [ i]) # 4つの画像を合わせていく ret. append ( create_image ( merge)) return ret if __name__ == "__main__": im = Image. open ( filename) if im. size [ 0]! = im. size [ 1]: # 縦横サイズが同じじゃないとなんか上手くいかないので、とりあえず合わせておく max_size = max ( im.
ウェーブレット変換（１） - 元理系院生の新入社員がPythonとJavaで色々頑張るブログ
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?
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
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?
離散ウェーブレット変換の実装 - きしだのHatena
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. 離散ウェーブレット変換の実装 - きしだのHatena. 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, )!
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. 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.
アクティブ10 ミライのしごとーくとは? 仕事の「やりがい」と「未来」を考えるキャリア教育番組 「公務員の仕事って?」「ゲーム業界はこれからどうなる?」 毎回、ある業界で働く3人が登場。仕事のやりがい、業界はこれからどう変わっていくのか、未来に求められるのはどんな人材なのかなどについて、とことん語り合ってもらいます。自分の将来の仕事を考えるうえでのヒントが盛りだくさんの10 分間です。 配信 はいしん リスト
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第1回 デパートの仕事 第2回 デパートの未来 第3回 プロスポーツチームの仕事 第4回 プロスポーツ業界の未来 第5回 建設の仕事 第6回 建設業界の未来 第7回 介護の仕事 第8回 介護業界の未来 第9回 ゲーム業界の仕事 第10回 ゲーム業界の未来 第11回 レストランの仕事 第12回 レストラン業界の未来 第13回 農業の仕事 第14回 【新作】農業の未来 第15回 【新作】化粧品業界の仕事 第16回 【新作】化粧品業界の未来 第17回 【新作】商社の仕事 第18回 【新作】商社の未来 第19回 【新作】市役所の仕事 第20回 【新作】市役所の未来
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一括録画予約をします。録画したい番組にチェックを入れてください。 選択された機器では、録画可能な外付けUSB HDDが接続されておりません。 ※LAN録画機器への予約録画は対応しておりません。 選択中の機器は、4Kチャンネルを予約できません。 一括予約機能はJ:COM LINKのみ対応しております。 「録画するSTB」をJ:COM LINKに変更してください。 録画するSTB 録画先 録画モード 持ち出し視聴動画 ※TZ-BDT910Jでは、2番組同時予約の場合には一方の番組の録画モードをDRに設定するか、双方の録画モードをハイビジョンモード(HG, HX, HE, HL, HM)に設定してください。 ※TZ-BDT920J/TZ-BDT920Fでは、3番組まで同時予約が可能です。 ※「Smart TV Box」では、USB HDDにのみ予約が可能です。 ※TZ-BDT910Fでは、2番組まで同時予約が可能です。 ※予約完了したかは、5分後以降に予約一覧よりご確認ください。 ※番組編成は変更になる可能性があります。 (注)この番組は【時間指定予約】での録画予約となります。 ※予約完了したかは、5分後以降に予約一覧よりご確認ください。
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1G 2021-07-21 285 │2D. │[210721][戯画] フユキス パッケージ版 [+特典] 90 50 2. 58G 2021-07-21 640 │2D. │[210721][エスクード] 放課後⇒エデュケーション! ~先生とはじめる魅惑のレッスン~ パッケージ版 [+版本] 91 40 3. 14G 2021-07-21 │2D. │[210618][Norn] けもみみ娘たちが癒してくれる子作り温泉宿 パッケージ版 46 11 561M 2021-07-21 160 │2D. │[210721][アパタイト] おばあちゃん、ママはさせてくれたよ? ~息子みたいに奪わせないわ!~ パッケージ版 29 8 438M 2021-07-21 (同人ゲーム)[Mugcat] メリルちゃんはエッチなお願いを断れない!! 378M 2021-07-21 188 (同人ゲーム)[あふろでぃ〜て] 転落令嬢エルの物語 12 3 467M 2021-07-21 172 (同人ゲーム)[ヴァニラ・アイス] 引っ越してきた男の子に恋をしてしまう二重人格のシスターさん 845M 2021-07-21 142 (同人ゲーム)[パセリワークス] この休みにはお姉さんと! 11 1 60. 7M 2021-07-21 711 │2D. │*自炊品[160922][牛乳ソフト] 褐色爆乳×ぽっちゃり熟女荘完全版 47 21 2. 16G 2021-07-21 316 │2D. │*自炊品[190209][NOTONE] 洗脳催眠ロリビッチ 79 7 406M 2021-07-21 55 │2D. │*自炊品[201225][トネリコの森] くすぐりエスケープ! アクティブ１０ ミライのしごとーく [特別活動 中学・高等学校]｜NHK for School. 23 3 189M 2021-07-21 115 │2D. │*自炊品[210626][鈴の音] タクティクスブリーダー ~育てた魔法少女は寝取られる~ 17 4 519M 2021-07-21 75 75 6. 06G 2021-07-21 673 『girlcelly』 [210721] [エスクード] 放課後⇒エデュケーション! ~先生とはじめる魅惑のレッスン~ 81 36 3. 38G 2021-07-21 271 『girlcelly』 [210721] [戯画] フユキス フルエディション + Original Soundtrack + Voice Drama CD 76 26 2.