그것은 매우 빠릅니다. 1000자 템플릿이 있습니다. 템플릿 크기까지 더 작은 샘플을 보간해야 합니다.
7마이크로초
그러나 더 작은 패턴을 서로 연관시키는 것이 필요할 수 있습니다(X축을 따라 포인트로 작게). 그러면 더 빠를 것입니다. 그런 다음 큰 것을 압축하고 작은 것을 보간하는 것이 좋습니다.
추신. 예를 들어 샘플이 490이고 템플릿이 500인 경우 행에 10Nan을 무작위로 추가한 다음(또는 더 잘 고르게 분포된) 보간할 수 있습니다.
이를 줄여야 하는 경우 조각별 선형 근사에서 샘플이 > 500인 경우 조각 수를 500으로 설정하는 것이 훨씬 쉽습니다.
음, 창 크기 범위는 그리 크지 않습니다. 200에서 800까지 .. 20-50씩 증가합니다. 모든 것이 날아갈 것입니다. 또는 그렇지 않을 수도 있습니다. 이것이 왜 필요한지 전혀 명확하지 않습니다) 그러나 비디오의 유형은 빠르지만 공포는 그것이 찾는 곡선의 패턴을 나타냅니다.
나는 이런 식으로 다중 프랙탈을 찾고있었습니다. 현재 프랙탈은 그것과 유사한 더 큰 프랙탈의 일부입니다. 그런 다음 그는 큰 것에서 계속해서 예측했습니다. 글쎄, 때로는 작동하고 때로는 작동하지 않습니다. 일반적으로 비슷하지만 많이 구부러지는 경향이 있기 때문입니다.
저것들. 차트의 마지막 조각 n개를 가져오고 큰 마지막 조각 n+100500개 막대를 가져오는 것으로 충분합니다. 큰 조각에서 작은 것이 무엇과 관련이 있는지 찾아 이 조각 다음에 오는 것을 보고 미래로 옮기십시오. 여러 번 일치하는 경우 평균입니다. 그러나 경사각도 변하기 때문에 나는 그들을 위해 affine prebr도 만들었습니다.
그것은 매우 빠릅니다. 1000자 템플릿이 있습니다. 템플릿 크기까지 더 작은 샘플을 보간해야 합니다.
7마이크로초
그러나 더 작은 패턴을 서로 연관시키는 것이 필요할 수 있습니다(X축을 따라 포인트로 작게). 그러면 더 빠를 것입니다. 그런 다음 큰 것을 압축하고 작은 것을 보간하는 것이 좋습니다.
추신. 예를 들어 패턴이 490이고 패턴이 500인 경우 행에 10Nan을 무작위로 추가한 다음(또는 더 고르게 분포된) 보간할 수 있습니다.
이를 줄여야 하는 경우 조각별 선형 근사에서 샘플이 > 500인 경우 조각 수를 500으로 설정하는 것이 훨씬 쉽습니다.
음, 창 크기 범위는 그리 크지 않습니다. 200에서 800까지 .. 20-50씩 증가합니다. 모든 것이 날아갈 것입니다. 또는 그렇지 않을 수도 있습니다. 이것이 왜 필요한지 전혀 명확하지 않습니다) 그러나 비디오의 유형은 빠르지만 공포는 그것이 찾는 곡선의 패턴을 나타냅니다.
alglib에서 차트를 압축 및 압축 해제할 수 있는 항목이 있습니까?
보간법으로 몇 가지를 봅니다. 어느 것이 우리에게 가장 잘 어울리나요? 그리고 어느 것이 더 빠릅니까?
이 함수는 다음 문제를 해결합니다. 주어진 함수 값의 테이블 y[] 이전 x[] 노드와 새 x2[] 노드에서 값 테이블을 계산하고 반환합니다. 함수 y2[](x2[]에서 계산됨).
이 함수는 Spline1DBuildCubic() 다음에 호출한 것과 동일한 결과를 생성합니다. Spline1DDiff() 호출의 시퀀스이지만 다음과 같은 경우 몇 배 더 빠를 수 있습니다. 주문된 X[] 및 X2[]를 호출합니다.
입력 매개변수: X-old 스플라인 노드 Y 함수 값 X2 - 새로운 스플라인 노드
추가 옵션: N-포인트 수: *N>=2 * 설정하면 X/Y의 처음 N 포인트만 사용됩니다. * 설정하지 않으면 X/Y 치수에 의해 자동으로 결정됨 (len(X)는 len(Y)와 같아야 함) BoundLType - 왼쪽 경계에 대한 경계 조건 유형 BoundL - 왼쪽 경계 조건(1차 또는 2차 미분, BoundLType에 따라 다름) BoundRType - 오른쪽 경계에 대한 경계 조건 유형 BoundR - 오른쪽 경계 조건(1차 또는 2차 미분, 경계 유형에 따라 다름) H2 - 새 포인트 수: *N2>=2 * 설정된 경우 X2에서 처음 N2개의 포인트만 사용됩니다. * 설정하지 않으면 크기 X2에 의해 자동으로 결정됨
출력 매개변수: X2[]에서 함수의 F2 값
포인트 오더
루틴은 자동으로 포인트를 정렬하므로 호출자가 정렬되지 않은 배열을 전달할 수 있습니다. 함수 값은 반환 시 올바르게 재정렬되므로 F2[I]는 항상 점의 순서에 관계없이 S(X2[I])와 같습니다.
한계 설정:
BoundLType/BoundRType 매개변수는 다음 값을 가질 수 있습니다. * -1, 주기적(순환) 경계 조건에 해당합니다. 이 경우: * BoundLType과 BoundRType은 모두 -1이어야 합니다. * BoundL/BoundR은 무시됩니다. * Y[마지막]은 무시됩니다(Y[첫 번째]와 같은 것으로 가정). * 0, 포물선 모양으로 완성된 스플라인에 해당 (BoundL 및/또는 BoundR은 무시됩니다.) * 1, 1차 도함수의 경계 조건에 해당 * 2, 2차 도함수의 경계 조건에 해당 * 기본값은 BoundType=0입니다.
주기적 경계 조건의 문제:
주기적인 경계 조건이 있는 문제는 Y[first_point]=Y[last_point]입니다. 그러나 이 루틴에서는 동일한 값을 지정할 필요가 없습니다. 첫 번째 및 마지막 점 - 자동으로 동일하게 만듭니다. Y[first_point](가장 왼쪽, 최소 X[]에 해당)를 다음으로 복사 G[마지막_포인트]. 단, Y[]의 연속적인 값을 전달하는 것을 권장하며, 즉, Y[first_point]=Y[last_point]를 수행합니다.
Cubic spline interpolation/fitting is a fast, efficient and stable method of function interpolation/approximation. ALGLIB package provides you with dual licensed (open source and commercial) implementation of spline-related functionality in several programming languages, including our flagship products: ALGLIB for C++, a high performance C++...
그리고 진폭이 가까운 변형은 이러한 방식으로 일반화됩니다. 예를 들어, 특징을 반으로 3번 나누는 트리는 0에서 0.25, 0.25에서 0.5, 0.5에서 0.75, 0.75에서 1로 조각을 얻습니다.
그 다음에. 예를 들어 이 기능이 0.5에서 0.75인 모든 옵션은 하나의 시트에 포함되며 0.5도 포함됩니다. 및 0.55 및 0.64 및 0.72. 진폭 측면에서 꽤 좋은 일반화입니다. 신경망은 비선형 f 번째 활성화로 인해 아마도 동일한 작업을 수행할 것입니다.
여기에서 일반화의 시간은 트리에 존재하지 않습니다.
분명히 20가지 기능과 10가지 기능으로 구성된 템플릿을 입력하고 50가지 기능을 확장하고 압축하고 12가지 더 많은 중간 옵션을 입력해야 합니다.
아니요...
보간 \ 외삽은 크기가 다른 창과 동일합니다. 씨발 ..sya, 동일한 손실
시간이 얼마나 걸리는지 이해하십니까? 모든 반복에서
그것은 매우 빠릅니다. 1000자 템플릿이 있습니다. 템플릿 크기까지 더 작은 샘플을 보간해야 합니다.
7마이크로초
그러나 더 작은 패턴을 서로 연관시키는 것이 필요할 수 있습니다(X축을 따라 포인트로 작게). 그러면 더 빠를 것입니다. 그런 다음 큰 것을 압축하고 작은 것을 보간하는 것이 좋습니다.
추신. 예를 들어 샘플이 490이고 템플릿이 500인 경우 행에 10Nan을 무작위로 추가한 다음(또는 더 잘 고르게 분포된) 보간할 수 있습니다.
이를 줄여야 하는 경우 조각별 선형 근사에서 샘플이 > 500인 경우 조각 수를 500으로 설정하는 것이 훨씬 쉽습니다.
음, 창 크기 범위는 그리 크지 않습니다. 200에서 800까지 .. 20-50씩 증가합니다. 모든 것이 날아갈 것입니다. 또는 그렇지 않을 수도 있습니다. 이것이 왜 필요한지 전혀 명확하지 않습니다) 그러나 비디오의 유형은 빠르지만 공포는 그것이 찾는 곡선의 패턴을 나타냅니다.
나는 이런 식으로 다중 프랙탈을 찾고있었습니다. 현재 프랙탈은 그것과 유사한 더 큰 프랙탈의 일부입니다. 그런 다음 그는 큰 것에서 계속해서 예측했습니다. 글쎄, 때로는 작동하고 때로는 작동하지 않습니다. 일반적으로 비슷하지만 많이 구부러지는 경향이 있기 때문입니다.
저것들. 차트의 마지막 조각 n개를 가져오고 큰 마지막 조각 n+100500개 막대를 가져오는 것으로 충분합니다. 큰 조각에서 작은 것이 무엇과 관련이 있는지 찾아 이 조각 다음에 오는 것을 보고 미래로 옮기십시오. 여러 번 일치하는 경우 평균입니다. 그러나 경사각도 변하기 때문에 나는 그들을 위해 affine prebr도 만들었습니다.
그것은 매우 빠릅니다. 1000자 템플릿이 있습니다. 템플릿 크기까지 더 작은 샘플을 보간해야 합니다.
7마이크로초
그러나 더 작은 패턴을 서로 연관시키는 것이 필요할 수 있습니다(X축을 따라 포인트로 작게). 그러면 더 빠를 것입니다. 그런 다음 큰 것을 압축하고 작은 것을 보간하는 것이 좋습니다.
추신. 예를 들어 패턴이 490이고 패턴이 500인 경우 행에 10Nan을 무작위로 추가한 다음(또는 더 고르게 분포된) 보간할 수 있습니다.
이를 줄여야 하는 경우 조각별 선형 근사에서 샘플이 > 500인 경우 조각 수를 500으로 설정하는 것이 훨씬 쉽습니다.
음, 창 크기 범위는 그리 크지 않습니다. 200에서 800까지 .. 20-50씩 증가합니다. 모든 것이 날아갈 것입니다. 또는 그렇지 않을 수도 있습니다. 이것이 왜 필요한지 전혀 명확하지 않습니다) 그러나 비디오의 유형은 빠르지만 공포는 그것이 찾는 곡선의 패턴을 나타냅니다.
alglib에서 차트를 압축 및 압축 해제할 수 있는 항목이 있습니까?
보간법으로 몇 가지를 봅니다. 어느 것이 우리에게 가장 잘 어울리나요? 그리고 어느 것이 더 빠릅니까?
내가 찾은 것처럼. 한 그리드에서 즉시 다른 그리드를 받습니다.
https://www.alglib.net/interpolation/spline3.php
그리드에 대한 빠른 배치 보간
spline1dconvcubic 기능
이 함수는 다음 문제를 해결합니다. 주어진 함수 값의 테이블 y[]
이전 x[] 노드와 새 x2[] 노드에서 값 테이블을 계산하고 반환합니다.
함수 y2[](x2[]에서 계산됨).
이 함수는 Spline1DBuildCubic() 다음에 호출한 것과 동일한 결과를 생성합니다.
Spline1DDiff() 호출의 시퀀스이지만 다음과 같은 경우 몇 배 더 빠를 수 있습니다.
주문된 X[] 및 X2[]를 호출합니다.
입력 매개변수:
X-old 스플라인 노드
Y 함수 값
X2 - 새로운 스플라인 노드
추가 옵션:
N-포인트 수:
*N>=2
* 설정하면 X/Y의 처음 N 포인트만 사용됩니다.
* 설정하지 않으면 X/Y 치수에 의해 자동으로 결정됨
(len(X)는 len(Y)와 같아야 함)
BoundLType - 왼쪽 경계에 대한 경계 조건 유형
BoundL - 왼쪽 경계 조건(1차 또는 2차 미분,
BoundLType에 따라 다름)
BoundRType - 오른쪽 경계에 대한 경계 조건 유형
BoundR - 오른쪽 경계 조건(1차 또는 2차 미분,
경계 유형에 따라 다름)
H2 - 새 포인트 수:
*N2>=2
* 설정된 경우 X2에서 처음 N2개의 포인트만 사용됩니다.
* 설정하지 않으면 크기 X2에 의해 자동으로 결정됨
출력 매개변수:
X2[]에서 함수의 F2 값
포인트 오더
루틴은 자동으로 포인트를 정렬하므로 호출자가 정렬되지 않은 배열을 전달할 수 있습니다.
함수 값은 반환 시 올바르게 재정렬되므로 F2[I]는 항상
점의 순서에 관계없이 S(X2[I])와 같습니다.
한계 설정:
BoundLType/BoundRType 매개변수는 다음 값을 가질 수 있습니다.
* -1, 주기적(순환) 경계 조건에 해당합니다.
이 경우:
* BoundLType과 BoundRType은 모두 -1이어야 합니다.
* BoundL/BoundR은 무시됩니다.
* Y[마지막]은 무시됩니다(Y[첫 번째]와 같은 것으로 가정).
* 0, 포물선 모양으로 완성된 스플라인에 해당
(BoundL 및/또는 BoundR은 무시됩니다.)
* 1, 1차 도함수의 경계 조건에 해당
* 2, 2차 도함수의 경계 조건에 해당
* 기본값은 BoundType=0입니다.
주기적 경계 조건의 문제:
주기적인 경계 조건이 있는 문제는 Y[first_point]=Y[last_point]입니다.
그러나 이 루틴에서는 동일한 값을 지정할 필요가 없습니다.
첫 번째 및 마지막 점 - 자동으로 동일하게 만듭니다.
Y[first_point](가장 왼쪽, 최소 X[]에 해당)를 다음으로 복사
G[마지막_포인트]. 단, Y[]의 연속적인 값을 전달하는 것을 권장하며,
즉, Y[first_point]=Y[last_point]를 수행합니다.
-- 프로젝트 프로젝트 --
저작권 2010년 9월 3일 세르게이 보흐카노프
alglib에서 차트를 압축 및 압축 해제할 수 있는 항목이 있습니까?
보간법으로 몇 가지를 봅니다. 어느 것이 우리에게 가장 잘 어울리나요? 그리고 어느 것이 더 빠릅니까?
적응 필터링
TS에 대한 아이디어. "기계"에 시스템을 조립하고 ns의 도움으로 "기계"를 적응적으로 변경합니다.
적응 필터링
TS에 대한 아이디어. "기계"에 시스템을 조립하고 ns의 도움으로 "기계"를 적응적으로 변경합니다.
당신은 무엇을 기다리고 있습니까?
#22497당신은 무엇을 기다리고 있습니까?
#22497새로운 데이터는 어떻습니까?
새로운 데이터는 어떻습니까?
내가 기억하는 한 TS는 조금 일하다 사망..
일반적인 의미의 여과(기계, 필터 등)는 항상 지연이며 시장의 지연은 배수입니다....
다른 패러다임(지연 없이)을 구축하는 것이 필요합니다. 예를 들어 ..