smoothing相关内容
我有两个变量x和y,它们是在[0,1]处的笛卡尔坐标,并且z是在这些坐标处的(连续)变量的值。z向量有一些重要的异常值 x
..
我有4条曲线由这些向量表示: x = [300, 700, 1000, 1500] y1 = [-1.0055394199673442, -0.11221578805214968, -1.502661406039569, 1.0216939169819494] y2 = [-1.0200777228890747, -0.6951505674297687, -2.832988761335546
..
我有一个宇宙射线探测器的能谱。频谱遵循指数曲线,但其中会有广泛的(也许是非常轻微的)块。显然,这些数据包含了一些噪声元素。 我正在尝试平滑数据,然后绘制其渐变曲线。 到目前为止,我一直使用scipy sline函数对其进行平滑处理,然后使用np.gradient()。 从图中可以看到,梯度函数的方法是找出每个点之间的差异,它没有很清楚地显示肿块。 我基本上需要一个平滑的梯度图。任
..
有人知道如何使标签或文本更平滑吗?目前,它们看起来很参差不齐.由于我想让标签动态化,我不能只从 Photoshop 中插入文本. 解决方案 如果你想对文本进行抗锯齿处理,就必须动态生成代表文本的图像.这是一个关于 msdn 的示例:http://msdn.microsoft.com/en-我们/图书馆/a619zh6z.aspx 编辑:根据下面的评论进行编辑. 该链接描述了使用
..
我有一个肌电数据信号,我应该(科学论文的明确建议)使用 RMS 进行平滑处理. 我有以下工作代码,产生所需的输出,但它比我想象的要慢. #!/usr/bin/python导入 numpydef rms(间隔,半窗口):""" 使用 RMS """ 执行信号的移动窗口平滑n = len(间隔)rms_signal = numpy.zeros(n)对于范围内的 i (n):small_inde
..
我正在处理 GPS 数据,每秒获取值并在地图上显示当前位置.问题是有时(特别是在准确度较低的情况下)值变化很大,使得当前位置在地图中的遥远点之间“跳跃". 我想知道一些足够简单的方法来避免这种情况.作为第一个想法,我考虑过以超过某个阈值的精度丢弃值,但我想还有其他更好的方法可以做.程序执行此操作的通常方式是什么? 解决方案 这里有一个简单的卡尔曼滤波器,可以用于这种情况.它来自我在
..
我想使用 plotly 创建概率密度矩阵的热图. 将 numpy 导入为 np从 plotly.offline 导入 download_plotlyjs,init_notebook_mode,绘图导入 plotly.graph_objs概率矩阵 = np.loadtxt("/path/to/file")跟踪 = go.Heatmap(z =probability_matrix)数据=[跟踪]情节
..
这是我的设置: stage = new Stage(1280, 800, false);按钮 = 新按钮(drawableUp,drawableDown);stage.add(按钮); 这会呈现如下: @Override公共无效渲染(浮动增量){Gdx.gl.glClearColor(红色,绿色,蓝色,阿尔法);Gdx.gl.glClear(GL20.GL_COLOR_BUFFER_BIT)
..
我正在使用 Matplotlib 创建等高线图.我有所有的数据在多维数组中.它长12,宽约2000.所以是基本上是一个长度为 2000 的 12 个列表的列表.我有等高线图工作正常,但我需要平滑数据.我已经阅读了很多例子.不幸的是,我没有数学背景来理解什么是继续和他们在一起. 那么,我该如何平滑这些数据?我有一个例子说明我的图表是什么样的以及我希望它看起来更像什么. 这是我的图表:
..
我正在尝试过滤/平滑从采样频率为 50 kHz 的压力传感器获得的信号.示例信号如下所示: 我想在 MATLAB 中获得由 loess 获得的平滑信号(我没有绘制相同的数据,值不同). 我使用 matplotlib 的 psd() 函数计算了功率谱密度,下面还提供了功率谱密度: 我尝试使用以下代码并获得过滤信号: 导入csv将 numpy 导入为 np导入 matplotlib
..
我的输入是跟踪软件屏幕上移动的点的 2d (x,y) 时间序列.它有一些我想使用卡尔曼滤波器去除的噪音.有人可以指出我的卡尔曼二维滤波器的python代码吗?在 scipy 食谱中,我只找到了一个 1d 示例:http://www.scipy.org/Cookbook/KalmanFiltering我看到 OpenCV 中有卡尔曼滤波器的实现,但找不到代码示例.谢谢! 解决方案 这是我基于
..
我的代码打开一个图像,调整它的大小,然后裁剪一个圆形区域. 我想要的是更平滑的边界,因为裁剪后的图像显示出粗糙的、非抗锯齿的边缘. 图片大小为60x60 我曾尝试使用 Graphics.SmoothingMode 属性,但没有成功. 到目前为止我的项目: private void Recorte_Click(object sender, EventArgs e){OpenFi
..
我想使用 plotly 创建概率密度矩阵的热图. 将 numpy 导入为 npfrom plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot导入 plotly.graph_objs as goprobability_matrix = np.loadtxt("/path/to/file")trace = go.Heatm
..
到目前为止,平滑线上的线程都不是正确的. 如何使用 javascript HTML5 画布通过 N 个点绘制平滑曲线? 在画布中平滑用户绘制的线条 两者都会导致锯齿状线条.平滑我的意思是使用 x,y 点作为控制点来使线条平滑.这条线不需要经过这些点.它只需要在给定 n 个点的情况下绘制一条平滑的线. 基本上我正在记录每个线段,然后当用户将鼠标向上移动时,它会平滑线.
..
更新 6: Fenomenas 建议我尽可能简单地重新创建所有内容.我怀疑这会产生什么不同,因为算法保持不变,而且性能似乎不是问题.无论如何,这是我得到的唯一建议,所以这里是: 30 FPS:http://www.feedpostal.com/test/simple/30/SimpleMovement.html 40 FPS:http://www.feedpostal.com/tes
..
我有以下绘制图形的简单脚本: 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt将 numpy 导入为 npT = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])功率 = np.array([1.53E+03, 5.92E+02, 2.04E+02, 7.24E+01, 2.72E+01, 1.10E+01, 4.70E+00])plt.plot(T,power)plt
..
如何在 NumPy 中获得指数加权移动平均线,就像 熊猫? 将pandas导入为pd导入 pandas_datareader 作为 pdr从日期时间导入日期时间# 声明变量ibm = pdr.get_data_yahoo(symbols='IBM', start=datetime(2000, 1, 1), end=datetime(2012, 1, 1)).reset_index(drop=Tr
..
我有一个 3D 网格,它表示具有一些我想要平滑的粗糙边界的表面: 我使用半边数据结构来存储几何图形,因此我可以轻松地遍历边界边、顶点和面.我还可以使用点积和叉积轻松确定给定的一对边是否为凸/凹. 平滑边缘的最佳方法是什么,使它们形成一条连续的曲线,而不是图片中看到的清晰图案? 解决方案 计算两个相邻面之间的角度 我称它为 ada 为 abs delta 角度.如果它大
..
我从一个人的背部通过摄影测量获得了一个浊点.我正在尝试对其进行插值以获得常规网格,为此我使用 scipy.interpolate 到目前为止效果很好.问题是:我正在使用的函数 (scipy.interpolate.griddata) 使用平面 x,y 中云点的凸包,因此给出了一些不存在于原始表面,具有凹周. 下图左边是原始云点(显示为水平线的实际上是密集的线状点云),中间是griddata给
..
我正在尝试从非索引的 BufferGeometry 开始平滑网格的法线.之前已经回答过这个问题 但是 Three.js api 自那以后发生了很大变化我不能让它在 r130 上工作 据我所知,我需要先合并顶点以获得索引的 BufferGeometry 然后重新计算法线,但它似乎不起作用. 这是一个使用默认立方体的最小示例: //场景const Scene = new THREE.Sc
..