تتحرك من المتوسط - خوارزمية ماتلاب

ويمكن تصنيف تصفية الصورة في اثنين اعتمادا على الآثار: مرشحات تمريرة منخفضة (تمهيد) تصفية تمريرة منخفضة (ويعرف أيضا باسم تمهيد)، ويعمل لإزالة الضوضاء العالية المكانية تردد من صورة رقمية. وعادة ما تستخدم المرشحات المنخفضة تمرير المشغل نافذة تتحرك التي تؤثر على بكسل واحد من الصورة في وقت واحد، وتغيير قيمته من قبل بعض وظيفة منطقة محلية (نافذة) من بكسل. يتحرك المشغل فوق الصورة ليؤثر على جميع وحدات البكسل في الصورة. مرشحات تمريرة عالية (كشف الحافة، شحذ) يمكن استخدام مرشح تمريرة عالية لجعل الصورة تظهر أكثر وضوحا. هذه المرشحات تؤكد على التفاصيل الدقيقة في الصورة - عكس مرشح تمريرة منخفضة. عالية تمريرة الترشيح يعمل بنفس الطريقة كما تمرير منخفض تمرير أنه يستخدم فقط نواة تلافيف مختلفة. عند تصفية صورة، يتأثر كل بكسل من جيرانها، والتأثير الصافي للتصفية يتحرك المعلومات حول الصورة. في هذا الفصل، واستخدام جيدا هذه الصورة: بوجوتوبوغو البحث في الموقع: بوجوتوبوغو بحث الموقع: يعني تصفية سهلة التنفيذ. يتم استخدامه كوسيلة لتمهيد الصور، والحد من كمية الاختلاف كثافة بين بكسل واحد والقادم مما أدى إلى الحد من الضوضاء في الصور. إن فكرة الترشيح يعني ببساطة استبدال كل قيمة بكسل في صورة مع متوسط ​​قيمة (متوسط) جيرانها، بما في ذلك نفسها. هذا له تأثير القضاء على قيم بكسل التي هي غير ممثلة لمحيطها. وعادة ما يعتقد أن تصفية المرشح هو مرشح التفاف. كما هو الحال مع غيرها من التحليلات التي تقوم على أساس النواة، والتي تمثل شكل وحجم الحي ليتم أخذ عينات عند حساب المتوسط. في كثير من الأحيان يتم استخدام 3 مرات 3 نواة مربعة، كما هو مبين أدناه: مف هو المرشح المتوسط: يتم تعريف الفلتر 2 () على النحو التالي: Y filter2 (h، X) تصفية البيانات في X مع فلتر الأشعة تحت الحمراء ثنائي الأبعاد في مصفوفة ح. وهو يحسب النتيجة، Y، باستخدام ارتباط ثنائي الأبعاد، ويعود الجزء المركزي من الارتباط الذي هو نفس حجم X. فإنه يعود الجزء Y المحدد من قبل معلمة الشكل. الشكل هو سلسلة مع واحدة من هذه القيم: كامل. لعرض كامل الارتباط ثنائي الأبعاد. في هذه الحالة، Y أكبر من X. نفسه. (افتراضي) يعود الجزء المركزي من الارتباط. في هذه الحالة، Y هو نفس حجم X. صالحة. لا يعرض سوى أجزاء الارتباط التي يتم حسابها بدون حواف مبطنة. في هذه الحالة، Y أصغر من X. الآن نريد تطبيق النواة المعرفة في المقطع السابق باستخدام filter2 (): يمكننا أن نرى الصورة التي تمت تصفيتها (يمين) تم وضوح قليلا بالمقارنة مع المدخلات الأصلية (يسار) . كما ذكر سابقا، يمكن استخدام مرشح تمرير منخفض دينويسينغ. يتيح اختبار ذلك. أولا، لجعل المدخلات القذرة قليلا، ونحن رش بعض الفلفل والملح على الصورة، ومن ثم تطبيق مرشح المتوسط: له بعض التأثير على الملح والفلفل الضوضاء ولكن ليس كثيرا. انها مجرد جعلها غير واضحة. ماذا عن محاولة ماتلابس المدمج في مرشح الوسيط بوجوتوبوغو البحث في الموقع: بوجوتوبوغو بحث الموقع: متوسط ​​مرشح - medfilt2 () هنا هو السيناريو: أفضل بكثير. على عكس المرشح السابق الذي يستخدم فقط قيمة متوسطة، هذه المرة استخدمنا الوسيط. التصفية المتوسطة هي عملية غير خطية غالبا ما تستخدم في معالجة الصور للحد من الملح والفلفل الضوضاء. لاحظ أيضا أن medfilt2 () مرشح 2-D، لذلك يعمل فقط للصورة الرمادي. لإزالة الضوضاء لصورة رغب، يرجى الانتقال إلى نهاية هذا الفصل: إزالة الضوضاء في صورة رغب. ماتلاب يوفر طريقة لإنشاء مرشح مسبقا 2-D. فسبسيال (): h فسبيسيال (نوع) يخلق مرشح ثنائي الأبعاد h من النوع المحدد. فإنه يعود ح باعتبارها نواة الارتباط، وهو الشكل المناسب للاستخدام مع إمفيلتر (). النوع هو سلسلة واحدة من هذه القيم: ماتلاب صورة ومعالجة الفيديو أوبينكف 3 - معالجة الفيديو صورة أوبينكف 3 معالجة الصور والفيديو مع بيثونادفانسد المصدر المصدر. كوم 31.10.2015 تم تحديث شفرة المصدر ماتلاب للاعتراف البيومترية. انخفاض التكاليف. يتم توفير جميع البرامج مع خصومات كبيرة، وتقدم العديد من الرموز مجانا. أداء أفضل. وقد تم إصلاح بعض الأخطاء الطفيفة. قدرات البرمجيات المحسنة. تم تحسين العديد من الرموز من حيث السرعة وإدارة الذاكرة. تابعونا على تويتر تابعنا على فاسيبوك تابعونا على يوتيوب تابعنا على لينكيدين المساعدة في الوقت الحقيقي. تواصل معنا الآن مع ال واتساب 393207214179 فيديو تعليمي. البرنامج هو بديهية وسهلة الفهم وموثقة بشكل جيد. بالنسبة إلى معظم الشفرات، تم نشر العديد من مقاطع الفيديو التعليمية في قناتنا على يوتوب. ونحن أيضا تطوير البرمجيات على الطلب. عن أي سؤال يرجى مراسلتنا عبر البريد الإلكتروني. انضم إلينا 21.06.2005 يمكن أن ينظر إلى نظام القياس الحيوي كنظام التعرف على الأنماط يتكون من ثلاث وحدات رئيسية: وحدة الاستشعار، وحدة استخراج الميزات ووحدة مطابقة الميزات. يتم دراسة تصميم مثل هذا النظام في سياق العديد من الطرائق البيومترية المستخدمة عادة - بصمات الأصابع والوجه والكلام واليد والقزحية. وسيتم عرض خوارزميات مختلفة تم تطويرها لكل من هذه الطرائق. 16.05.2006 الشبكة العصبية هي مجموعة مترابطة من الخلايا العصبية البيولوجية. في الاستخدام الحديث يمكن أن يشير المصطلح أيضا إلى الشبكات العصبية الاصطناعية، التي تتكون من الخلايا العصبية الاصطناعية. وبالتالي فإن مصطلح الشبكة العصبية يحدد مفهومين متميزين: - الشبكة العصبية البيولوجية هي الضفيرة من الخلايا العصبية المتصلة أو وظيفيا في الجهاز العصبي المحيطي أو الجهاز العصبي المركزي. - في مجال علم الأعصاب، فإنه غالبا ما يشير إلى مجموعة من الخلايا العصبية من الجهاز العصبي التي هي مناسبة للتحليل المختبري. وقد صممت الشبكات العصبية الاصطناعية لنمذجة بعض خصائص الشبكات العصبية البيولوجية، على الرغم من أن معظم التطبيقات ذات طبيعة تقنية في مقابل النماذج المعرفية. الشبكات العصبية مصنوعة من الوحدات التي غالبا ما يفترض أن تكون بسيطة بمعنى أن دولتهم يمكن وصفها من قبل أرقام واحدة، وقيم تفعيلها. كل وحدة يولد إشارة الإخراج على أساس تفعيلها. وحدات متصلة بعضها البعض على وجه التحديد، كل اتصال وجود وزن الفردية (وصفها مرة أخرى من قبل رقم واحد). وترسل كل وحدة قيمة خرجها إلى جميع الوحدات الأخرى التي لها اتصال بها. ومن خلال هذه التوصيلات، يمكن أن يؤثر إخراج وحدة واحدة على عمليات تنشيط الوحدات الأخرى. وتحسب الوحدة التي تستقبل التوصيلات تنشيطها عن طريق أخذ مجموع مرجح لإشارات الدخل (أي أنها تضاعف كل إشارة دخل بالوزن الذي يتوافق مع هذا الاتصال ويضيف هذه المنتجات). يتم تحديد الإخراج بواسطة وظيفة التنشيط بناء على هذا التنشيط (على سبيل المثال، تقوم الوحدة بإنتاج الإخراج أو الحرائق إذا كان التنشيط فوق قيمة العتبة). تتعلم الشبكات عن طريق تغيير أوزان التوصيلات. بشكل عام، تتكون الشبكة العصبية من مجموعة أو مجموعة من الخلايا العصبية المرتبطة جسديا أو المرتبطة وظيفيا. يمكن توصيل الخلايا العصبية واحدة إلى العديد من الخلايا العصبية الأخرى، ويمكن أن يكون العدد الإجمالي للخلايا العصبية والاتصالات في شبكة كبيرة للغاية. وعادة ما تتكون الوصلات التي تسمى نقاط الاشتباك العصبي من المحاور العصبية إلى التشعبات، على الرغم من أن الدعامات الصغرى الدرقية وغيرها من الوصلات ممكنة. وبصرف النظر عن الإشارات الكهربائية، وهناك أشكال أخرى من الإشارات التي تنشأ عن نشر العصبي، والتي لها تأثير على الإشارات الكهربائية. وهكذا، مثل الشبكات البيولوجية الأخرى، والشبكات العصبية هي معقدة للغاية. في حين يبدو وصفا تفصيليا للأنظمة العصبية غير قابل للتحقيق حاليا، يتم إحراز تقدم نحو فهم أفضل للآليات الأساسية. الذكاء الاصطناعي والنمذجة الإدراكية تحاول محاكاة بعض خصائص الشبكات العصبية. في حين أن مماثلة في تقنياتها، الأولى تهدف إلى حل مهام معينة، في حين أن الأخير يهدف إلى بناء نماذج رياضية من النظم العصبية البيولوجية. في مجال الذكاء الاصطناعي، تم تطبيق الشبكات العصبية الاصطناعية بنجاح في التعرف على الكلام، وتحليل الصور والتحكم التكيفي، من أجل بناء عوامل البرمجيات (في ألعاب الكمبيوتر والفيديو) أو الروبوتات المستقلة. ويستند معظم الشبكات العصبية الاصطناعية المستخدمة حاليا للذكاء الاصطناعي على التقدير الإحصائي، والتحسين والسيطرة النظرية. مجال النمذجة الإدراكي هو النمذجة الفيزيائية أو الرياضية لسلوك النظم العصبية التي تتراوح من المستوى العصبي الفردي (على سبيل المثال نمذجة منحنيات استجابة السنبلة من الخلايا العصبية إلى التحفيز)، من خلال مستوى الكتلة العصبية (على سبيل المثال نمذجة إطلاق سراح وتأثيرات الدوبامين في العقد القاعدية) لكائن كامل (مثل النمذجة السلوكية للكائنات الحية استجابة للمؤثرات). 11.06.2007 تشكل الخوارزميات الجينية فئة من تقنيات البحث والتكيف والتحسين استنادا إلى مبادئ التطور الطبيعي. وقد وضعت الخوارزميات الجينية من قبل هولندا. وتشمل الخوارزميات التطورية الأخرى استراتيجيات التطور، والبرمجة التطورية، ونظم المصنف، والبرمجة الوراثية. خوارزمية تطورية يحافظ على عدد من المرشحين الحل ويقيم نوعية كل مرشح الحل وفقا لدالة اللياقة البدنية مشكلة محددة، والذي يحدد البيئة للتطور. يتم إنشاء مرشحين حل جديد عن طريق اختيار أعضاء تناسب نسبيا من السكان وإعادة تجميعها من خلال مختلف المشغلين. خوارزميات تطورية محددة دير في تمثيل الحلول، وآلية الاختيار، وتفاصيل مشغلي إعادة التركيب. في الخوارزمية الجينية، يتم تمثيل المرشحين الحل كسلاسل حرف من الأبجدية (غالبا ما تكون ثنائية). في مشكلة معينة، يجب وضع خريطة بين هذه الهياكل الوراثية ومساحة الحل الأصلي، ويجب تحديد وظيفة اللياقة البدنية. وظيفة اللياقة البدنية يقيس نوعية الحل المقابلة لبنية وراثية. في مشكلة التحسين، وظيفة اللياقة البدنية ببساطة يحسب قيمة وظيفة الهدف. في مشاكل أخرى، يمكن تحديد اللياقة البدنية من خلال بيئة متجانسة تتكون من هياكل وراثية أخرى. على سبيل المثال، يمكن للمرء أن يدرس خصائص التوازن لمشاكل اللعبة النظرية حيث يتطور عدد من الاستراتيجيات مع اللياقة البدنية لكل استراتيجية تعرف بأنها متوسط ​​العائد ضد بقية السكان من السكان. تبدأ الخوارزمية الجينية مع عدد من المرشحين حل بشكل عشوائي. يتم إنشاء الجيل القادم من خلال إعادة ترتيب المرشحين واعدة. إعادة التركيب ينطوي على اثنين من الآباء المختارين عشوائيا من السكان، مع احتمالات الاختيار منحازة لصالح المرشحين تناسب نسبيا. يتم إعادة تجميع الوالدين من خلال مشغل كروس، الذي يقسم البنى الجينية اثنين بعيدا في مواقع مختارة عشوائيا، وينضم قطعة من كل الوالدين لخلق نسل (كضمانة ضد فقدان التنوع الجيني، يتم إدخال طفرات عشوائية في بعض الأحيان إلى النسل). وتقوم الخوارزمية بتقييم لياقة النسل وتحل محل أحد السكان غير النشطين نسبيا من السكان. وتنتج هياكل جينية جديدة حتى يكتمل توليدها. يتم إنشاء الأجيال المتعاقبة بنفس الطريقة حتى يتم استيفاء معيار إنهاء محدد جيدا. يوفر السكان النهائيون مجموعة من المرشحين الحل، واحد أو أكثر يمكن تطبيقها على المشكلة الأصلية. على الرغم من أن الخوارزميات التطورية ليست مضمونة للعثور على الأمثل العالمي، فإنها يمكن أن تجد حلا مقبولا بسرعة نسبيا في مجموعة واسعة من المشاكل. وقد تم تطبيق خوارزميات التطور على عدد كبير من المشاكل في الهندسة وعلوم الكمبيوتر والعلوم المعرفية والاقتصاد والعلوم الإدارية، وغيرها من المجالات. وازداد عدد التطبيقات العملية باطراد، وخاصة منذ أواخر الثمانينات. وتشمل تطبيقات الأعمال النموذجية تخطيط الإنتاج، جدولة ورشة العمل، وغيرها من المشاكل التوافقية الصعبة. كما تم تطبيق الخوارزميات الجينية على الأسئلة النظرية في الأسواق الاقتصادية، والتنبؤ بالسلاسل الزمنية، وتقدير الاقتصاد القياسي. وقد تم تطبيق الخوارزميات الجينية القائمة على سلسلة لإيجاد استراتيجيات توقيت السوق استنادا إلى البيانات الأساسية لأسواق الأوراق المالية والسندات. 23.04.2006 قائمة باللغات البرمجة القائمة على المصفوفة: سيلاب - سيلاب هو حزمة البرمجيات العلمية لحسابات العددية وتوفير بيئة الحوسبة مفتوحة قوية للهندسة والتطبيقات العلمية. تم تطويره منذ عام 1990 من قبل باحثين من إنريا و إنيك، وهو الآن تحتفظ وتطويرها من قبل سكيلاب كونسورتيوم منذ إنشائها في مايو 2003. مشروع R للحوسبة الإحصائية - R هو بيئة البرمجيات الحرة للحوسبة الإحصائية والرسومات. أنه يجمع ويعمل على مجموعة واسعة من منصات أونيكس، ويندوز وماك. أوكتاف - أوكتاف هي لغة رفيعة المستوى، تهدف في المقام الأول إلى الحسابات العددية. أنه يوفر واجهة سطر الأوامر مريحة لحل المشاكل الخطية وغير الخطية عدديا، وأداء التجارب العددية الأخرى باستخدام اللغة التي هي في الغالب متوافقة مع ماتلاب. ويمكن أيضا أن تستخدم لغة دفعة الموجه. بيثون - بيثون لغة ديناميكية موجهة نحو الكائن والتي يمكن استخدامها لأنواع كثيرة من تطوير البرمجيات. ويقدم دعما قويا للتكامل مع اللغات والأدوات الأخرى، ويأتي مع المكتبات القياسية واسعة النطاق، ويمكن تعلمها في غضون أيام قليلة. العديد من المبرمجين بيثون تقرير مكاسب إنتاجية كبيرة ويشعر اللغة تشجع على تطوير أعلى جودة، وأكثر قابلية للصيانة code. Machine التعلم أنظمة التداول و سبدر سامب 500 إتف (سبي) هي واحدة من المنتجات إتف المتداولة على نطاق واسع في السوق، مع حوالي 200Bn في والأصول ومعدل دوران أقل من 200 مليون سهم يوميا. لذا فإن احتمال القدرة على تطوير نظام تداول المال باستخدام المعلومات المتاحة للجمهور قد يبدو ضئيلا. لذلك، لإعطاء أنفسنا فرصة القتال، وسوف نركز على محاولة للتنبؤ حركة بين عشية وضحاها في سبي، وذلك باستخدام البيانات من جلسة اليوم السابق 21821s. بالإضافة إلى أوبنهيغلو وأسعار إغلاق جلسة اليوم السابق، اخترنا عددا من المتغيرات المعقولة الأخرى لبناء ناقلات الميزة نحن نذهب لاستخدامها في نموذج التعلم آلة لدينا: حجم اليومي في اليوم السابق 8217s سعر الإغلاق 200 يوم و 50 يوما و 10 أيام المتوسطات المتحركة لأسعار الإغلاق الأسعار المرتفعة والمنخفضة لمدة 252 يوما لسلسلة سبي سنحاول بناء نموذج يتنبأ بالعودة بين عشية وضحاها في إتف، أي O (t1) - C (t) C (t) في هذا التمرين نستخدم البيانات اليومية من بداية سلسلة سبي حتى نهاية عام 2014 لبناء النموذج الذي سنقوم بعد ذلك باختبار البيانات خارج العينة التي تبدأ من يناير 2015 - أغسطس 2016. وفي سياق التردد العالي، سيتم إنفاق قدر كبير من الوقت في تقييم وتنظيف وتطبيع البيانات. وهنا نواجه مشاكل أقل من ذلك بكثير. وعادة ما يمكن توحيد البيانات المدخلة لتعادل تأثير المتغيرات التي يمكن قياسها على جداول مختلفة جدا من حيث الحجم. ولكن في هذا المثال، تقاس جميع المتغيرات المدخلة، باستثناء الحجم، على نفس المقياس، ومن ثم يمكن القول بأن التوحيد القياسي غير ضروري. أولا، يتم تحميل البيانات في العينة واستخدامها لإنشاء مجموعة تدريبية من القواعد التي تحدد متجه الميزة لمتغير الفائدة، والعودة بين عشية وضحاها: في ماثماتيكا 10 قدم ولفرام مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي التي تشمل الانحدار، أقرب جار ، والشبكات العصبية والغابات العشوائية، جنبا إلى جنب مع وظيفة لتقييم واختيار أفضل أداء آلة التعلم. هذه المرافق تجعل من استقامة جدا لخلق المصنف أو نموذج التنبؤ باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، مثل هذا المثال التعرف على الكتابة اليدوية: نحن خلق نموذج تنبؤي على سبي تراينينغسيت، مما يسمح الرياضيات لاختيار أفضل خوارزمية تعلم الآلة: وهناك عدد من خيارات للدالة التنبؤ التي يمكن استخدامها للسيطرة على اختيار الميزة، نوع الخوارزمية، نوع الأداء والهدف، بدلا من مجرد قبول الافتراضات، كما فعلنا هنا: بعد بناء نموذج التعلم الآلي لدينا، نموذج البيانات من يناير 2015 إلى أغسطس 2016، وإنشاء مجموعة اختبار: نحن إنشاء كائن التنبؤ بريديكتيونيماسوريمنت، باستخدام أقرب نموذج الجار. التي يمكن استخدامها لمزيد من التحليل: هناك isn8217t الكثير من التشتت في التنبؤات النموذج، والتي لها جميعا قيمة إيجابية. وهناك أسلوب شائع في مثل هذه الحالات هو طرح المتوسط ​​من كل من التنبؤات (ويمكننا أيضا توحيدها عن طريق قسمة الانحراف المعياري). ويظهر هذا الانعكاس من العائدات الفعلية مقابل المتوقعة بين عشية وضحاها في سبي الآن مثل هذا: هناك 8217s لا يزال هناك نقص واضح في التشتت في قيم التوقعات، مقارنة مع العائدات بين عشية وضحاها الفعلية، والتي يمكننا تصحيح من خلال توحيد. وعلى أية حال، يبدو أن هناك علاقة صغيرة غير خطية بين القيم المتوقعة والقيم الفعلية، مما يبعث على بعض الأمل في أن النموذج قد يكون مفيدا بعد. من التنبؤ إلى التداول هناك أساليب مختلفة لنشر نموذج التنبؤ في سياق إنشاء نظام التداول. إن أبسط الطرق، التي سنتخذها هنا، هي تطبيق بوابة عتبة وتحويل التنبؤات التي تمت تصفيتها مباشرة إلى إشارة تجارية. ولكن من الممكن اتباع نهج أخرى، على سبيل المثال: الجمع بين التنبؤات من نماذج متعددة لإنشاء مجموعة التنبؤات استخدام التنبؤات كمدخلات لنموذج البرمجة الوراثية تغذية التنبؤات في طبقة مدخلات نموذج الشبكة العصبية المصممة خصيصا لتوليد إشارات التداول، بدلا من ذلك من التنبؤات في هذا المثال سوف نقوم بإنشاء نموذج التداول عن طريق تطبيق مرشح بسيط على التوقعات، فقط اختيار تلك القيم التي تتجاوز عتبة محددة. هذا هو خدعة القياسية المستخدمة لعزل إشارة في نموذج من الضوضاء الخلفية. وسوف نقبل فقط الإشارات الإيجابية التي تتجاوز مستوى العتبة، وخلق نظام تداول طويل فقط. أي أننا نتجاهل التنبؤات التي تقل عن مستوى العتبة. نشتري الجاسوس عند الإغلاق عندما تتجاوز التوقعات عتبة والخروج من أي موقف طويل في اليوم التالي 8217s مفتوحة. وتنتج هذه الاستراتيجية النتائج الأولية التالية: الاستنتاج يحتوي النظام على بعض الميزات الجذابة جدا، بما في ذلك معدل الفوز أكثر من 66 ومعدل نمو سنوي مركب يزيد على 10 لفترة خارج العينة. ومن الواضح أن هذا هو التوضيح الأساسي جدا: نود أن نأخذ في الاعتبار عمولات التداول، وأن الانزلاق يتكبد الدخول والخروج من المناصب في فترات ما قبل وما قبل السوق، الأمر الذي سيؤثر سلبا على الأداء. من ناحية أخرى، بدأنا بالكاد نخدش السطح من حيث المتغيرات التي يمكن اعتبارها لإدراجها في ناقلات العناصر، والتي قد تزيد من القوة التوضيحية للنموذج. وبعبارة أخرى، في الواقع، هذه ليست سوى بداية لعملية بحث مطولة وشاقة. ومع ذلك، ينبغي أن يكون هذا المثال البسيط كافيا لإعطاء القارئ طعم ما 8217s المشاركة في بناء نموذج التداول التنبؤي باستخدام خوارزميات التعلم الآلي.