Гаусс сүзгісінің артықшылығЫ



Дата01.12.2022
өлшемі63,07 Kb.
#160833
Байланысты:
Orynbassar Ayazhan11


Қазақстан Республикасының Білім және Ғылым министрлігі
«Әл-фараби атындағы қазақ ұлттық университеті»
коммерциялық емес акционерлік қоғамы

ЖОБА

ТЕГІСТЕЙТІН СҮЗГІЛЕР (КОСИНУСОИД, ГАУССОИД)
пән атауы:
ПЭТ/КТ сканерлер



Орындаған,физтех.ф.ті«Ядролық медицина»мамандығының 4 курс студенті




А.Қ.Орынбасар







қолы,уақыты




Тексерген,
техн.ғылымдарының канд, PhD д-р




А.С.Кусаинов







қолы,уақыты



Алматы 2022


МАЗМҰНЫ


кіріспе 3


тегістейтін кеңістіу сүзгісі 4
ГАУСС СҮЗГІСІНІҢ АРТЫҚШЫЛЫҒЫ....................................................................................... 5
қорытынды 6
ПАЙДАЛАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ 7


кіріспе
Біз математикалық аргументтер мен тәжірибелік дәлелдерді келтіреміз, олар тіпті қарастырылып отырған физикалық жүйе сызықты емес болса да, артқы таралулардың Гаусс жуықтаулары орынды болады. Мұның себебі көп модальды алдыңғы таралуларды дерлік Гаусстың артқы таралуларына айналдыра алатын бақылаулардың реттеуші әсері болып табылады. Бұл ауа-райының сандық болжамында деректерді ассимиляциялау (DA) алгоритмдерінде маңызды салдарларға ие

ТЕГІСТЕЙТІН КЕҢІСТІК СҮЗГІСІ


Тегістейтін сүзгі кескіндегі шуды бұлыңғырлау және азайту үшін қолданылады. Бұлыңғырлық-бұл ұсақ бөлшектерді кетіру үшін алдын-ала өңдеу қадамдары, ал шуды азайту бұлыңғырлық арқылы жүзеге асырылады.
Кемшілігі: әрдайым дерлік кескіннің қалаулы белгілері болып табылатын жиектер де сұр деңгейдегі күрт ауысулармен сипатталады. Осылайша, орташа сүзгілер бұл жиектерді бұлдырататын жағымсыз жанама әсерге ие.
Тегістеу (бағалау) мен сүзу (бағалау) арасындағы айырмашылық: тегістеу кезінде бақылаулардың барлық үлгілері қолданылады (болашақтан). Сүзу себеп-салдар болып табылады, ал тегістеу - берілген деректерді пакеттік өңдеу. Сүзу-бұл дәйекті бақылауларға Негізделген уақыт қатарларының (жасырын) процесін бағалау.
Гаусс сүзгісі – әртүрлі тапсырмаларда қолданылатын тегістейтін сүзгі. Негізгі кемшілігі - өңдеу уақытының оның ядро ​​радиусына тәуелділігі. Шешімдердің бірі - ядро ​​радиусы үшін тұрақты уақыт алгоритмі сырғымалы-дискреттік косинус түрлендіруін (DCT) пайдалану және ол жылдамдық пен дәлдік тұрғысынан ең жақсы өнімділікті қамтамасыз етеді. Дегенмен, жылдамдық пен дәлдік қолданылатын DCT түріне қарай әр түрлі болады. Біз сонымен қатар жылжымалы DCT негізіндегі Гаусс сүзгісін аппараттық үдеткіштер арқылы жеделдете аламыз, бірақ жеделдету алгоритмдерді өзгертуді талап етеді. Бұл жұмыста біз заманауи компьютер архитектурасындағы аппараттық үдеткіштердің біріктірілген көбейту-қосу (FMA) нұсқауларына назар аударылады.


График күндерге қатысты Гаусс ядросының мәндерін көрсетеді. Нақты күн мен көрші күндерге ең жоғары салмақ (1-ге жуық) беріледі, ал алыс күндерге 0-ге жуық салмақ мәні беріледі.

ГАУСС СҮЗГІСІНІҢ АРТЫҚШЫЛЫҒЫ


Гаусс сүзгісінің артықшылығы оның Фурье түрлендіруі де нөлдік жиіліктің (екі жағында да оң және теріс жиіліктері бар) орталықтандырылған Гаусс таралымы болып табылады. Содан кейін оның енін реттеу арқылы сүзгінің төмен өту сипатының тиімділігін бақылауға болады. Сондай-ақ, жоғары жиілікті құрамдастардың әлсіреуі, демек, олардың салыстырмалы түрде жойылуы, қозғалмалы орташа сүзгілерге қарағанда, Гаусс сүзгісімен тиімдірек. Гаусс сүзгісі көптеген алынған өлшем үлестіріміндегі ауытқулардың тән статистикалық сипатын да көрсете алады. Теңдеудің Блэкман терезесі сонымен қатар Гаусс үлестіріміне ұқсайтын пішінді береді және оны есептеу ыңғайлылығы үшін Гаусс сүзгісінің орнына сүзгі ретінде пайдалануға болады.


ҚОРЫТЫНДЫ
Сызықты еместік жұмсақ болған кезде, сүзгілер мен тегістегіштердегі әртүрлі үлестірімдер Гауссқа жақын болады және әртүрлі DA әдістері (EnKF, EnKS, PF, PS және вариациялық әдістер) ұқсас RMSE және спредтерге әкеледі, бірақ әртүрлі шығындармен. Гауссқа жақын есеп құрылымын пайдаланатын әдістер (EnKF, EnKS, вариациялық әдістер) осы құрылымды пайдаланбайтын әдістерге қарағанда тиімдірек болады

ПАЙДАЛАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТ

  1. Эсам М.А. Хусейн , компьютерлік радиациялық бейнелеуде , 2011 ж

  2. Д.Лоу, «Шкал-инварианттық кілт нүктелерінен ерекше кескін ерекшеліктері», International Journal of Computer Vision , том. 60, жоқ. 2, 91-110 б., 2004 ж.

  3. Андерсон , Дж.Л. 2010 ж . Деректерді ассимиляциялауға арналған гаусс емес ансамбль сүзгісін жаңарту . дүйсенбі Веа. Аян 138 , 4186 – 4198



Достарыңызбен бөлісу:




©engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет