問題タブ [spectral]

R用のEMDパッケージを使用しています。このパッケージには、Hilbert Spectrum（hilbertspecで計算）を表示するためのスペクトログラム関数があります。ただし、出力は実際にはあいまいで白黒です。

この機能には、カラー画像を出力するオプションがないようです。スペクトルを明確に、可能であればカラーで表示するにはどうすればよいですか。

私はサーバー（debian lenny）、スペクトラムアナライザーを持っており、SteveSharplesのサイトからソースコードのコレクションをダウンロードしました。これらで。スペクトラムアナライザに接続できます-コマンドを入力して応答を取得します。

例えば：

そして私は得る：Rohde&Schwarz,FSV-7,102004/007,1.50 SP1

このサーバーに接続し、コマンドを記述し、PHPを使用して応答を読み取ることはできますか？私はソケットについて考えていましたが、最良の選択かどうかはわかりません。

どんな助けでも大歓迎です。

ありがとう、ペトル

スペクトル クラスタリング アルゴリズムに従ってトレーニング サンプルを含む複数の中心 {C1(d1, d2...dn), C2...} を取得したとします。新しいテスト サンプル ベクトル (x1, ... xn) が与えられた場合、それをクラスに入れるにはどうすればよいですか?

スペクトル クラスタリング プロセスで使用した類似性マトリックスは、トレーニング ベクトル間のユークリッド距離だけでなく、測地線距離にも基づいていることに注意してください。したがって、距離は 2 つのベクトルだけでは計算できず、クラスの中心は、K-means で得られるものほど簡単には取得できません。

私が得た1つの解決策は、k最近傍アルゴリズムです。他の解決策はありますか？

バックグラウンド

沿岸情報データ プログラム (CDIP) に従って、彼らはhttp://cdip.ucsd.edu/?nav=recent&sub=observed&units=metric&tz=UTC&pub=public&map_stati=1,2 で波のうねりのスペクトル熱/強度マップを生成しています。 3&stn=100&stream=p1&xitem=dir_spectrum .

これは、エネルギー密度、持続時間 (秒単位)、および方向 (南を表す 180 度の度数) を含むデータを使用して動的に生成されます。

データサンプル

データの説明は次のとおりです: http://cdip.ucsd.edu/data_access/MEM_2dspectra.cdip

ブイ 100 のデータ サンプルを次に示します (熱/強度/スペクトル マップに示されているのと同じブイ: http://cdip.ucsd.edu/data_access/MEM_2dspectra.cdip?100

質問

CDIP のサイトの URL の例のように、この 2 次元データを取得して熱/強度マップを作成し、極座標マップ (および適切な縮尺) にオーバーレイされるようにするにはどうすればよいですか?

最終的には、できれば ruby​​-gd または Rmagick を使用して、これを Ruby で行う必要がありますが、言語に依存しないソリューションも大歓迎です。

画像のアフィニティ行列を計算する方法についての公式を読んでいて、少し混乱しています。理想的には、距離メトリックとして色の強度を使用したいと思います。

私はこの参照を見つけました：http ：//spectrallyclustered.wordpress.com/2010/06/05/sprint-1-k-means-spectral-clustering/

これは、一般的なプロセスを説明するのに素晴らしい仕事をしているようです。私の質問は、アフィニティマトリックスに関するものです。

アフィニティマトリックス（私はそれをAと呼びます）を構築するとき、彼らはアフィニティマトリックスがKxn画像に対してKxKサイズでなければならないと述べています。他のリファレンス実装では、MxNイメージのアフィニティマトリックスは（M * N）x（M * N）である必要があるとされています。

http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/26354-spectral-clustering-algorithms

従来のアプローチはどれですか？

親和性行列を計算するとき、各エントリA（i、j）が近傍計算（3x3近傍または画像全体のピクセルの親和性など）であるかどうかを知りたいですか？

または、画像を1次元配列に線形化しますか。

（m * n）x（m * n）行列（アフィニティ行列）を作成し、1次元画像配列全体を反復しながら、ピクセルiと他のすべてのピクセルjにアフィニティ関数を適用します。結果をアフィニティマトリックスに保存します。

（基本的には二重にネストされたforループ）

私はベースから外れていますか？それともそれはどのように見えるかについてですか？

前もって感謝します、

ct

この方法でMatlabでFFTを取得しました。

このプロットの重心周波数を見つけることに興味があります。重心周波数が次のように与えられることを理解しています。

ここで、x(n) はビン番号 n の加重周波数値または大きさを表し、f(n) はそのビンの中心周波数を表します。

ここで、f(n) はスクリプト内の T の値であると言いたくなりましたが、これらは FFT の虚数成分と実数成分の絶対値であるため、x(n) を見つける方法がわかりません。これは重み付けされた周波数であると想定されています。

私は、基本的にソーシャル ネットワーク内のコミュニティ構造を検出するために使用できる一連のスペクトル クラスタリング手法に取り組んでいます。私が利用できる非常に小さなデータ セット (ザカリーの空手クラブ) でこれを試しました。アルゴリズムのパフォーマンスをチェックできる大規模なネットワークを探しています。SNAP(snap.stanford.edu) を調べてみましたが、明確に定義されたコミュニティ構造を含むデータ セットを取得できませんでした。私の目的に使用できるデータセットはありますか?

y(10^6)=y(0) の周期信号を表す配列 y[x], x=0,1,2,...,10^6 があり、その導関数 dy/ を計算したい速い方法でdx。

私はスペクトル差法を試しました。

dy/dx = inverse_fourier_transform ( i*k fourier_transform(y)[k] ) .................(1)

結果は (y[x+1]-y[x-1])/2 とは異なります。つまり、有限差分法によって示唆されます。

どちらがより正確で、どちらがより高速ですか? 他の同等の方法はありますか？

以下は、結果の違いを理解するための努力です。

(1) の fourier_transform と inverse_fourier_transform の両方の合計を展開すると、dy/dx を y[x] と係数 a[x] の線形結合として表すことができます。これらの係数を計算したところ、(配列の長さが無限大になると) 1/n になるように見えます。n は導関数が調べられる場所までの距離です。隣接する 2 点のみを使用する有限差分法と比較すると、スペクトルの違いは非常に局所的ではありません。

私はAndroidとDSPが初めてです。私はスペクトル減算アルゴリズムを実装しています

私の目標は、電話のストリーム バッファでこのアルゴリズムを使用することです。

私が使用しているスペクトル減算の Matlab 実装からこのコードを実装する方法を理解しようとしています。

Matalb コード:

私の質問は、行列複製関数である「repmat」のような関数を実装するために JMathLib を使用する必要があるか、それとも別の方法で実装する必要があるかです。Android ベースのスマートフォンで実行していることを思い出してください。ありがとうギラッド

1つの画像のパワースペクトルの自己相関をどのように実装できるか誰かが考えていますか？私は使ってみました：

しかし、それは機能していませんか？なぜ、または他の方法で何か考えがありますか？