Метод - сглаживание
Cтраница 2
В главе V рассматриваются два метода сглаживания: сглаживание в малом и сглаживание в целом. В первом случае применяются локальные квадратичные параболы, которые приводят к определенному взвешенному среднему каждого наблюдения вместе с несколькими левыми и правыми смежными данными. Во втором случае производится разложение в ряд Фурье, и сглаживание достигается просто обрыванием ряда в надлежаще выбранном месте. Последний метод дает вместе с тем аналитическое выражение, представляющее все наши данные и интерполирующее их в любой точке интервала. Иногда желательно получить хорошее полиномиальное приближение; для этого случая описывается метод, преобразующий ряд Фурье в очень хорошо сходящийся ряд полиномов. Мы, таким образом, избегаем недостатков равноотстоящего интерполирования Лагранжа и получаем полином, хорошо согласующийся с нашими данными при небольших и практически равномерно распределенных погрешностях. [16]
Для бинарных изображений существует еще один метод сглаживания, который часто позволяет добиться более точного контроля, чем при регуляризации. Этот метод называется логическим усреднением или логическим сглаживанием. Он основан на том, что элементы изображения, которые находятся в пределах усредняющего окна, могут трактоваться как булевы или логические переменные, и величина сглаженной функции интенсивности в точке может быть определена любой булевой функцией этих переменных. [17]
От этих недостатков свободны некоторые из методов сглаживания, к описанию которых мы и переходим. Но прежде всего мы значительно расширим классы, в которых будет вестись поиск соответствующих кривых и поверхностей. Более точно, мы откажемся от требования однозначного проектирования искомой кривой на координатную ось, а поверхности - на координатную плоскость. Такой подход позволяет ослабить и требования к задаваемому массиву. [18]
На рис. 11.2 представлены результаты использования методов сглаживания с помощью линейного ( сплошная линия) и робастного линейного ( пунктирная линия) сплайнов. В качестве временного ряда использованы последние 50 значений индекса РТС за 2002 год. [19]
Описанная выше процедура - это просто использование метода сглаживания ошибок в целях ранжирования товаров с точки зрения прогнозирования их спроса. Предложенная идея по выбору для разных товаров разных уровней доверия, однако, несколько расходится с теоретическими соображениями ранее цитируемых авторов - Триг-га и Батти. [20]
Если спрос потребителей колеблется, следует пользоваться методом сглаживания таких колебаний. Применение этого метода целесообразно в случаях регулярно повторяющихся ( например, сезонных) колебаний спроса на конечный продукт. [21]
 |
Графики вибрационного состояния коммуникаций комарвсшра. [22] |
Наиболее рациональным и в то же время нетрудоемким методом сглаживания газового потока является установка диафрагм в межступенчатой обвязке компрессора. [23]
Для выявления характера тренда второй группы динамических рядов использован метод полиномиального сглаживания [9 ], причем порядок полинома принят равным двум, а интервал сглаживания - пяти точкам. [24]
Простое скользящее среднее ( simple moving average) - метод сглаживания ценовых данных, при котором цены за определенный период суммируются, а затем усредняются. Это среднее значение называется скользящим, поскольку по мере прибавления к нему новых ценовых значений самые старые вычитаются. [25]
Для интерполяции пространственных данных используются различные комплексы программ для ЭВМ: метод сглаживания, метод аппроксимации, метод линейной интерполяции, метод точечного кригинга и др. Компьютерные программы позволяют непредвзято и более точно, чем указанные выше методы, провести на карте границы зон загрязнения. Наилучший метод интерполяции выбирается для каждого конкретного обследования, исходя из имеющейся информации. Особенности выполнения интерполяционных расчетов описаны в специальной литературе. Для исполнителей можно рекомендовать комплекс программ SURFER или аналогичные для персональной ЭВМ, позволяющий по опытным точкам рассчитывать концентрации в узлах регулярной сетки желаемой густоты и строить изолинии с заданным шагом. [26]
На части кривой имеются плавные отступления, не устраняемые при рихтовке пути машиной методом сглаживания. [27]
 |
Характеристика В ( со метода конечных разностей. [28] |
В приборах управления дискретного действия, которые позволяют легко выполнять уравнение (2.109), этот метод сглаживания находит достаточно широкое применение. [29]
Эффективное решение сильно возмущенных задач следует искать только на пути применения к правым частям метода сглаживания таким образом, чтобы в уравнениях 1-го приближения присутствовали в обязательном порядке те слагаемые правых частей, из-за которых задача является сильно возмущенной. [30]
Страницы: 1 2 3 4