平滑函数

最新推荐文章于 2024-01-16 14:32:00 发布
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分类专栏： 算法
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smoothstep 平滑函数
sy_liao的专栏
05-26 3646
smoothstep 平滑函数 genType t; /* Or genDType t; */ t = clamp((x - edge0) / (edge1 - edge0), 0.0, 1.0); return t * t * (3.0 - 2.0 * t); smoothstep(0.3, 0.6, x)图像如下：< 0.3 为0； >0.6 为1 smoothstep(0.6, 0.3, x)图像如下： < 0.3 为1； >0.6 为0 ...
平滑(smoothing)
aaron的专栏
10-21 1万+
1 问题的提出 由于在现实生活中，我们的观察尺度有限，我们的样本（输入）很可能没有办法包含所有可能的情况，那么我们怎么去处理先前看不见的事件呢？ 1 举个例子，莎士比亚使用了30000个双连词(bigram),然而我们总共有V^2=8.44亿个可能的双连词，所以，99.96%的可能的双连词都没有出现过，那是不是意味着，任何句子包含有其中某一种双连词的概率就为0呢？同样的问题有很多，当我们面对
函数平滑 smooth
qq_14952615的博客
01-17 8453
今天我们聊一下凸优化中平滑的概念。 首先说什么是平滑。 平滑的定义是： 满足上述式子的函数被称为-smooth 。 实际上这个性质一看就与梯度有关系。为什么需要定义这个概念呢。其实就是与梯度有关。我们知道，在优化算法求解的过程中，函数的梯度理论上会逐渐趋近于0， 因此，我们通过平滑这个概念就可以看出函数梯度的变化程度，应该算是比较贴切的一个概念了。同时，上面这个公式在一些教材当中又被称作里普希茨连续。都是一个意思其实。 Claim: 如果一个函数f(x)是-smooth，则函数是凸函数 Pr
常见 平滑函数
galoiszhou的博客
12-21 3059
平滑函数
python 平滑函数 smooth
DLL2018的博客
10-18 7012
matlab里有一个smooth函数，有滑动平均的功能，用起来很丝滑。但python里面似乎没有找到自带的类似函数，自己写了一个。希望尽可能少的调用外部模块。 请大家帮忙看看，更欢迎拿过去用一用，看哪样修改会更好一点，效率高一点。 ## 2021年10月18日13:14:28 完成 def smooth2nd(x,M): ##x 为一维数组 K = round(M/2-0.1) ##M应为奇数，如果是偶数，则取大1的奇数 lenX = len(x) ...
max函数的平滑（log-sum-exp trick）
qq_40206371的博客
01-22 3136
1 起源 在一些问题中，我们的目标函数是max(x1,x2,...xn) 或者min(x1,x2,....xn)，但是max和min都不是可微函数，因而这些目标函数无法直接用到深度学习任务中
地震动谱的 Konno-Ohmachi 平滑函数：一种平滑地震动数据，尤其是低频微震信号的有效方法-matlab开发
05-29
Konno-Ohmachi 平滑窗口一种平滑低频微震信号和地震动数据的有效方法这段代码是由建石从 konno_ohmachi.py 编译的曼森图尔克和哈姆杜拉 livaoglu 科贾埃利大学地球物理系测量工程系
通过增加点数平滑函数：此函数可用于增加函数的点数-matlab开发
06-01
在MATLAB编程环境中，平滑函数是处理数据和构建模型时常见的需求，特别是在信号处理、数据分析和数值计算等领域。标题提到的"通过增加点数平滑函数"是一种技术，它通过增加函数的采样点来改善函数的连续性和平滑性。...
数学建模扩展：2 数据预处理调用smooth多种平滑函数对加噪数据进行平滑处理.zip
01-04
本压缩包“数学建模扩展：2 数据预处理调用smooth多种平滑函数对加噪数据进行平滑处理.zip”显然是针对这个环节的一个资源集合，特别是针对加噪数据的平滑处理。平滑处理是一种常用的技术，用于减少数据中的随机噪声...
matlab平滑函数可自由控制多少个数据平滑，补充不限制列数的方式
flying00cat的博客
01-16 652
matlab平滑函数，不限制列数
高斯平滑函数
12-19
快速实现高斯平滑处理的函数，用VC程序写的代码。
smooth:使用数学函数对向量执行加窗平滑-matlab开发
05-30
注意：这个函数现在可以从 IoSR Matlab 工具箱中作为 iosr.dsp.vsmooth 使用。 ------------------------- SMOOTH 使用数学函数对向量执行窗口平滑 句法 Y = 平滑（X，框架） Y = 平滑（X，框架，模式） 描述 Y = smooth(X,FRAME) 通过计算一系列帧上的运行 RMS 来平滑输入向量 X。 FRAME 指定帧特性； 它可以设置为： 标量 - 这将用作框架的长度，窗口将是矩形的一个向量 - 这指定了分析窗口的形状，帧长度将为 length(frame)。 Y = smooth(X,FRAME,MODE) 允许用户指定不同的数学平滑函数。 选项包括： 'rms' - 计算运行 rms（默认） 'mean' - 计算运行平均值（移动平均滤波器） 'median' - 计算运行中位数 注意：SMOOTH使用向量
Kernel Smoothing Regression：一种使用高斯核的非参数回归（平滑）工具。-matlab开发
05-31
非参数回归广泛应用于许多科学和工程领域，例如图像处理和模式识别。 非参数回归即将估计一个随机变量的条件期望： E(Y|X) = f(X) 其中 f 是一个非参数函数。 基于核密度估计技术，该代码实现了所谓的 Nadaraya-Watson 核回归算法，特别是使用高斯核。 回归的默认带宽来自文献中建议的高斯核密度估计的最佳弯曲宽度。 代码还可以处理丢失的数据。
Matlab中的两种曲线平滑函数
qq_52812317的博客
10-07 1万+
Matlab中的两种曲线平滑函数
数据的平滑处理函数——log1p和exmp1
家有代码初写成 的博客
12-08 4780
参考： https://blog.youkuaiyun.com/qq_36523839/article/details/82422865           https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.log1p.html 数据平滑处理 -- log1p( ) 和 exmp1( ) 1.  数据预处理时首先可以对偏度...
什么是光滑的函数？
热门推荐
金字塔上的蜗牛的专栏
03-08 2万+
光滑函数(smoothing function)是指 在优化过程中，如果目标函数是光滑函数，那么有一些最优化方法可以保证优化时得到全局最优解。
OpenCV学习笔记：常用图像平滑函数记录
闫小亘的博客
08-27 802
图像滤波的相关知识 图像滤波是一个修改或增加图像的过程，加强一幅图像中的某些特征或消除其他特征都是在进行图像滤波操作。 滤波是一种邻域运算，邻域是一个选定区域范围的像素集合。 通过利用在该像素周围一定邻域内像素集合的值执行某些运算，图像滤波确定了位于(x,y)处某个像素的输出值。 常见的图像滤波有平滑或锐化。 平滑 平滑又称模糊，是经常用来降噪的一种图像处理操作。通过对图像应用线性滤波来执行平滑操...
信号处理中简单实用的方法——对信号进行平滑处理
qq_42233059的博客
08-22 1万+
信号处理中简单实用的方法——对信号进行平滑处理
matlab 数据平滑——smooth函数【2024最新版】
点云侠的博客
10-25 1万+
matlab数据平滑函数，博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年12月9日。
ncl平滑函数
最新发布
03-13
### NCL 中的数据平滑函数及其使用 #### 函数 `smth9` 的描述 NCL 提供了多种用于处理和分析气象及地球科学数据的功能，其中包括一系列平滑算法。常用的平滑函数之一是 `smth9`，该函数实现了九点权重平均滤波器来减少噪声并突出主要趋势[^1]。 ```ncl ; 定义输入数组 data = (/ ... /) ; 调用 smth9 进行平滑操作 smoothed_data = smth9(data, 0.5) ``` 此代码片段展示了如何调用 `smth9` 来对一维或多维数组执行平滑运算。第二个参数是一个介于 0 到 1 之间的实数，它控制着平滑的程度；数值越大则效果越强。 #### 函数 `runave` 的应用 另一个广泛使用的工具叫做 `runave` 或者移动平均法，它可以用来计算给定窗口大小内的均值从而达到平滑的目的： ```ncl ; 设定要应用于时间序列的时间窗宽度 (例如：7 天) window_width = 7 ; 应用 runave 计算滚动平均值 moving_average = runave(time_series, window_width, opt) ``` 这里需要注意的是第三个参数 `opt` 可以为不同的边界条件指定选项，比如是否填充缺失值等。 #### 高斯加权平滑 `wgt_runave_Gaussian` 对于更复杂的场景下可能需要用到高斯分布作为权重来进行更加精细和平稳的结果展示，则可以采用 `wgt_runave_Gaussian` 方法: ```ncl sigma = 2.0 ; 控制标准差 weights = wgt_array_gaus(sigma, npts) ; 创建基于 sigma 值构建的权重向量 gaussian_smooth_result = wgt_runave(x, weights, 0) ``` 上述例子中通过调整 σ 参数改变曲线形状进而影响最终输出图像的质量。
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