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python - まず、フィルタと信号を特定の離散化量で離散化してから、Python で信号にフィルタを適用する方法は?
以下のような 1 次チェビシェフ フィルター応答があるかどうかを知りたいです。
H_filter(s) = 1/(-1-s) = real_H_filter (s) + j Imag_H_filter(s)
また、次のような信号があります: G(s)= Gr (s) + j Gi (s)
信号を離散化し、たとえば 0.0001 rad/s の周波数レートでフィルター処理してから、フィルターを信号に適用して、Python でフィルター処理された信号を取得するにはどうすればよいですか? フィルタリングされた信号は、実数部と虚数部に簡単に分解できる以下のようになりますか? Gf (s) = Hfilter(s) * G(s)
cont2discrete や scipy.signal.bilinear のような関数を見たことがありますが、別の実装方法があるかどうかはわかりません。ありがとう
r - 連続データ型のデータ フレーム内の属性の等幅離散化と分類
データ フレームの 1 つの属性が連続データ型 (aggregatedInocme) で、(aggregatedInocme) 属性の値に基づいて (低、中、高) カテゴリを持つ新しい属性を作成したいと考えています。以下のコードに示すように、分類を 3 つの範囲に分割しました。
for ループを使用して簡単なコードを作成し、属性内の各セルの値が特定の範囲に属しているかどうかを確認する if ステートメントを使用して、対応する文字列をそれに割り当てます。
(Low、High、Mid) のいずれかの値を持つ属性を持つことを期待しています。しかし、私はすべての NA とエラー警告メッセージで属性を取得し続けます: In rr[val] <- append(rr[val], "high") : number of items to replace is not a multiple of replacement length
エラー: "}" に予期しない '}' があります
classification - WEKAで数値クラスを因子に変換するにはどうすればよいですか?
クラスに数値を含むデータセットでは、たとえば次のようになります。
クラス: 1.0、2.0、3.0、4.0
WEKAは、クラスラベルを数値として理解するデータセットを開きますが、WEKAがその変数をカテゴリ変数として解釈する必要があります。
このようなものを取得する必要がありますが、WEKA では: