Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Apakah Faedah Penapisan Purata Pergerakan yang Cekap Menggunakan Strides dan bila untuk Menggunakannya?

Apakah Faedah Penapisan Purata Pergerakan yang Cekap Menggunakan Strides dan bila untuk Menggunakannya?

DDD
DDDasal
2024-10-19 11:26:29328semak imbas

What are the Benefits of Efficient Moving Average Filtering Using Strides and when to Use it?

Penapisan Purata Pergerakan yang Cekap Menggunakan Langkah

Dalam artikel ini, kami menangani penggunaan langkah untuk membina penapis purata bergerak yang cekap. Langkah menyediakan cara untuk membuat paparan tatasusunan sedia ada, membenarkan pengiraan yang dioptimumkan tanpa mengubah suai data asal.

Pendekatan Sedia Ada

Pendekatan sedia ada menggunakan langkah untuk menjana tatasusunan mewakili kernel penapis yang bergerak. Kernel ini kemudiannya digulung secara menegak untuk menangkap nilai yang diperlukan, dan jumlahnya dikira untuk mencapai purata.

Pendekatan Diperbaiki

Pendekatan yang dipertingkat menggunakan "fancy" teknik melangkah untuk mendapatkan 9 nilai atau agregat elemen kernel secara langsung, memberikan penyelesaian yang lebih komprehensif. Ini boleh dilaksanakan untuk tatasusunan N-dimensi.

Pertimbangan Memori

Walaupun langkah membolehkan operasi tetingkap bergerak paksi tunggal yang cekap, adalah penting untuk mengambil perhatian potensi implikasi memori apabila bekerja dengan tatasusunan berbilang dimensi. Langkah perantaraan yang melibatkan penyalinan tatasusunan boleh membawa kepada peningkatan ketara dalam penggunaan memori.

Fungsi Khusus

Apabila berurusan dengan tetingkap bergerak multidimensi, fungsi khusus seperti yang terdapat dalam scipy. ndimage disyorkan berbanding helah melangkah. Fungsi ini menawarkan pengendalian sempadan yang cekap, melaksanakan pengiraan di tempat dan cemerlang dalam prestasi.

Demonstrasi

Coretan kod di bawah menggambarkan fungsi tetingkap bergulir untuk penapis tertentu saiz:

<code class="python">filtsize = (3, 3)
a = np.zeros((10,10), dtype=np.float)
a[5:7,5] = 1

b = rolling_window(a, filtsize)
blurred = b.mean(axis=-1).mean(axis=-1)</code>

Kesimpulan

Walaupun langkah menawarkan pendekatan yang mudah untuk operasi tetingkap bergerak paksi tunggal, ia kurang berkesan untuk tatasusunan berbilang dimensi. Fungsi khusus seperti scipy.ndimage menyediakan penyelesaian yang lebih cekap dan serba boleh untuk senario sedemikian.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah Faedah Penapisan Purata Pergerakan yang Cekap Menggunakan Strides dan bila untuk Menggunakannya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn