問題タブ [discretization]

シンボリック集計近似では、時系列（x、t）をシンボルに変換する方法について説明しています。これに基づいて、基本的なクエリはほとんどありません。時間信号が、位置座標を表す（x、y、z、t）の合成、またはタイムスタンプtを持つ2次元画像の単純な（x、y、t）の合成である場合はどうなりますか。次に、このツールを使用してシンボルを割り当てる/離散化するにはどうすればよいですか。助けてください。

現在の xPosition に基づいて、曲線のインデックス位置を見つける方法はありますか?

20k のポイントを持つ MyCurve という曲線アイテムがあり、マウスが動くとマウスの位置を取得でき、次の関数を使用するだけで x と y の位置を取得できるとします。

しかし、曲線アイテムからデータ ポイントを見つけたいのですが、何か提案はありますか?

前もって感謝します....：）

考慮

してください: 目的は、任意の線分 (赤い線) を、任意のグリッド (青い線分) に整列された一連の接続された線分に離散化することです。ここでは、グリッドの 2 つの単純な形式、つまり、正方形グリッドと回転した正方形グリッドのみが示されています。赤い線は、任意の角度とサイズにすることができます。タイプとセル サイズを含むグリッド構成は、ユーザーの選択次第です。Bresenham の離散化は単純なケースではうまくいくかもしれませんが、それでも 2 つの障害があります。

1. 垂直および水平に配置されたグリッドに限定されます。
2. 線分が必要なピクセル (つまり、正方形のブロック) を指定します。

重要な更新: 重要な更新: グリッドの複雑さに対して機能する一般的なソリューションに関心があります。

より一般化されたアプローチが興味深い。疑似コードまたはコードの提供は非常に高く評価されています。この質問もここにあります。

実際の値のデータがどのように離散化/ビニングされたかをグラフィカルに表現したいと思います。1 から 35 までの範囲の実数の配列があります。各値について、対応する自然数は -2 から 19 の範囲にあります。色付けされた数直線上にすべての実数を表示したいと思います。自然数はそれぞれに対応します。これはエクセルで可能ですか？そうでない場合、これを達成するために使用できるものは他にありますか?

二項分布の混合を生成したい。なぜそれが必要なのかというと、ガウス分布の通常の離散混合が必要だからです。利用可能なscipyライブラリはありますか、それともアルゴリズムについて教えてください。

一般的に、定義済みのディストリビューションでは ppf を使用できることを知っています。しかし、この関数については、ppf を使用する簡単な方法はないと思います。

それぞれからサンプリングしてそれらを混合することも、さまざまなディストリビューションからいくつのインスタンスを選択する必要があるかわからないため、問題があるようです。

最後に、私が持ちたいのは次のようなものです:

C で単純な PID シミュレーターを作成しようとしています。これは単純なクルーズ コントロール システムであり、システムをロー パス フィルターとしてモデル化することにしました。

C で数学モデルを書くのに苦労しています。

非常によく似た質問と、やや役立つ回答が次の場所で見つかりました。

一次伝達関数をCコードに変換しますが、答えが完全にはわかりませんでした。

入力 (後で PID の出力ですが、今はステップでテストしたいと思います) とサンプリング時間を受け入れ、0 から定常状態までの出力を提供する関数を作成したいと思います。

簡単にするために、次の伝達関数 G(s) = 1/(s+10) をサンプリング レート 0.01 でプログラムします。

Tustin 変換を適用すると、(0.004762z + 0.004762)/(z-0.9048) になります。

ここからCで書くにはどうすればいいですか？

上記のリンクから、提供された答えは次のとおりです。

したがって、私の特定のケースでは、num は 0.004762 になり、den = -0.9048 になります。これが z ドメイン伝達関数からどのように達成されたかについて興味があります。

また、ポインター変数の状態が何であるかについても明確ではないため、残りのコードを理解するのに苦労しています。

この機能を明確に理解していれば、for ループに実装して開ループ応答、フィードバック応答をシミュレートし、最終的に PID コントローラーを統合できると感じているため、これを明確にする助けをいただければ幸いです。

RWeka のDiscretizeフィルターを使用して一連のデータを離散化しようとしています。私のデータセットは 100 万件以上のレコードから始まりますが、返されるセットには 10 万件しかありません。この関数は、セット内のレコードごとにビンを返すことになっているように見えるので、データの 90% がどこに行ったのか知りたいです。

データには NA があるので、試してみると次のようになりました。

私は他の誰かのコードに取り組んでいますが、以前は問題がなかったようです。これが離散化の理解の欠如なのか、それとも R の理解の欠如なのか、私にはわかりDiscretizeません。

2 つの列を持つこれらのデータがあります。グラフからわかるように、データにはノイズが多すぎます。したがって、列「r」をサイズ 5 で離散化し、各行を対応するビンに割り当ててから、各ビンの f の平均を計算します。

したがって、手順を順を追って説明すると、行 1 から始まる各行を見ると、ビン [65-70] に割り当てられ、行 2 は [60-65] に割り当てられます ...

次に、最終結果として、各ビンの中間点とその f 値の平均が必要です。S、これで f(r) の関数として f の線を引くことができます