
- •Раздел I. Линейные системы. Цифровые фильтры
- •Системы хранения медиаданных
- •Скорости и интерфейсы
- •Расчет аналогового нормированного фильтра нижних частот Баттерворта
- •Df 1. Введение в адаптивные фильтры
- •1.1. Адаптивная обработка данных
- •1.1.1 Адаптивные фильтры
- •1.1.2 Принцип действия адаптивного фильтра
- •1.4 Адаптивные фильтры
- •1.4.1 Адаптивные фильтры с бесконечной импульсной характеристикой
- •1.4.2 Адаптивные фильтры с конечной импульсной характеристикой
- •1.4.3 Адаптивные фильтры, основанные на методах преобразования сигнала
- •3 Адаптивные алгоритмы для фильтров с конечной импульсной характеристикой
- •3.1. Введение
- •4. Адаптивные алгоритмы для фильтров с бесконечной импульсной характеристикой
- •4.1. Введение
- •4.1.1 Общий обзор
- •2.3 Оптимальное рекурсивное калмановское оценивание
- •2.3.1 Скалярный фильтр Калмана
- •2.3.2. Вывод коэффициента фильтра Калмана
- •2.4. Векторный фильтр Калмана
- •2.4.1. Векторный фильтр Калмана в качестве устройства коррекции канала
- •Требования к вейвлетам
- •Свойства вейвлет преобразования
- •Непрерывное вейвлет-преобразование
- •Дискретное вейвлет-преобразование
- •Графическое представление
- •Применение
- •Примечания
- •Чирплет
- •Аналогия с другими преобразованиями
- •Чирплеты и чирплет-преобразование
- •Приложения
- •Систематика чирплет-преобразования
- •Df Глава 1. Постановка задачи и обзор моделей прогнозирования временных рядов
- •1.1. Содержательная постановка задачи
- •1.2. Формальная постановка задачи
- •1.3. Обзор моделей прогнозирования
- •1.3.1. Регрессионные модели
- •1.3.2. Авторегрессионные модели
- •1.3.3. Модели экспоненциального сглаживания
- •1.3.4. Нейросетевые модели
- •1.3.5. Модели на базе цепей Маркова
- •1.3.6. Модели на базе классификационно-регрессионных деревьев
- •1.1.1. Другие модели и методы прогнозирования
- •1.4. Сравнение моделей прогнозирования
- •1.4.1. Достоинства и недостатки моделей
- •1.4.2. Комбинированные модели
- •1.5. Выводы
- •Тема 15. Регрессия
- •Введение
- •15.1. Постановка задачи регрессии
- •15.2. Линейная регрессия [25]
- •15.3. Полиномиальная регрессия [25]
- •15.4. Нелинейная регрессия [25]
- •15.5. Сглаживание данных [25]
- •15.6. Предсказание зависимостей [25]
- •Df Линейная регрессия
- •8. Регрессия
- •8.1. Детерминированные и статистические зависимости
- •8.2. Корреляция и коэффициент корреляции
- •8.3. Уравнения регрессии
- •8.3.1. Линейная регрессия
- •8.3.2. Полиномиальная регрессия
- •8.3.3. Нелинейная регрессия
- •8.4. Сглаживание данных
- •8.5. Предсказание зависимостей
- •Параболическая и экспоненциальная регрессия.
- •Аппроксимация. Параболическая регрессия
- •Интерполяция
- •[Править]Определения
- •[Править]Пример
- •[Править]Способы интерполяции [править]Интерполяция методом ближайшего соседа
- •[Править]Интерполяция многочленами
- •[Править]Определение и история
- •[Править]Классификация сплайнов
- •Интерполяционный сплайн
- •1.4. Линейные операторы
- •Фильтр Гаусса
- •Фильтр Лапласа
- •Компьтерное зрение. Оператор Собеля Среда, Февраль 10th, 2010 | Программирование (10 голосов, средний: 4.60 из 5)
- •Быстрое размытие по Гауссу
Лекция 1
Раздел I. Линейные системы. Цифровые фильтры
Линейные системы
Основное свойство - выполняется принцип суперпозиции:
Если
входным x и y соответствуют выходные X и
Y, то верно, что входному выражению
соответствуют
выходное выражение
.
Преобразования
Преобразование Фурье
прямое
преобразование Фурье
обратное
преобразование Фурье
Преобразование Лапласа
прямое
преобразование Лапласа
обратное
преобразование Лапласа
Свойства:
1. Свойство линейности.
Интеграл суммы = сумма интегралов
2. Свертка сигналов.
Преобразование Лапласа:
сигнал (синусоида) спектр сигнала
Вопросы:
Задачи обработки медиаданных.
Чтобы получить представление об обработке медиаднных и их использовании, необходимо понимать следующие термины:
кодирование, изменение, хранение, защита и трансляция медиа-контента.
Кодирование информации — процесс преобразования сигнала из формы, удобной для непосредственного использования информации, в форму, удобную для передачи, хранения или автоматической переработки.
Сетевое кодирование — раздел теории информации, изучающий вопрос оптимизации передачи данных по сети с использованием техник изменения пакетов данных на промежуточных узлах.
Энтропийное кодирование — кодирование последовательности значений с возможностью однозначного восстановления с целью уменьшения объёма данных (длины последовательности) с помощью усреднения вероятностей появления элементов в закодированной последовательности.
Дельта-кодирование — способ представления данных в виде разницы (дельты) между последовательными данными вместо самих данных.
Некоторые из цифровых видов кодирования:
БИНАРНОЕ ИНТЕРВАЛЬНОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ.
АДАПТИВНОЕ ИНТЕРВАЛЬНОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ.
УНИВЕРСАЛЬНОЕ КОДИРОВАНИЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ БАРРОУЗА-ВИЛЛЕРА И МЕТОДА СТОПКИ КНИГ. КОДИРОВАНИЕ СТАТИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ.
Изменение медиаданных
-автоматическое
Аппаратно-программируемая среда, выполняется вычислительной техникой по заложенным алгоритмам.
-ручное
Выполняется непосредственно человеком при помощи редакторов (аудио редакторы, графические редакторы, видео редакторы, и др.).
-комплексное
Когда часть функций выполняется вручную, часть машиной. Характерно для медицины.
Хранение
Системы хранения медиаданных
Информационный мир вокруг нас стал тотально цифровым. Теперь именно в цифре мы слушаем музыку, делаем фотоснимки и снимаем домашнее видео, скачиваем и смотрим фильмы, читаем электронные книги и просматриваем в интернете новости. И это произошло как-то незаметно, шаг за шагом, тихо и вкрадчиво. Еще вчера по дороге на работу я регулярно покупал любимую утреннюю газету, а сегодня мой товарищ уже надумал приобрести легкий 7-дюймовый планшет со встроенной 3G связью, чтобы на ходу скачивать из интернета электронную версию газеты (при этом более полную по сравнению с печатным вариантом!) и неспешно проглядывать в транспорте. И что характерно, по его расчетам так даже дешевле получается. Одним словом, создание, распространение и даже потребление различной информации необратимо перешло в цифровой формат. А поскольку к этому процессу через интернет подключилось почти все человечество, то соответствующие объемы цифровых данных растут со все возрастающей скоростью, намного перекрывая наши потребности и возможности. И все это надо где-то надежно хранить и оперативно выдавать в ответ на поступающие запросы. Одним словом, сегодня роль специализированных систем хранения данных (СХД) неуклонно растет.
Простейший способ организации хранения данных на встроенных отдельных жестких дисках очевидно является самым доступным и распространенным. При максимальной емкости до 3ТБ (ТераБайт, здесь и далее большое Б означает байт, а малое б – бит) и средней производительности в 80-100 МБ/сек такое устройство отлично подходит для хранения сотен и тысяч персональных файлов с различными текущими данными. Но даже для домашнего пользователя этого часто оказывается недостаточно. В первую очередь с точки зрения обеспечения надежности (каково это разом потерять вместе с диском созданный за много лет семейный архив), да и недостаточной емкости. А при профессиональном применении, в частности, для различных задач производства видео высокого разрешения, требующих совместного использования сотен терабайт информации и обеспечения скоростей записи/чтения в сотни МБ/сек (а порой уже и в ГБ/сек), организация хранения данных на отдельных дисках даже не рассматривается. Именно потому последние лет 10 активно разрабатываются и все шире применяются различные внешние RAID массивы жестких дисков.