Fonksiyon Kaydı ile Sürekli Kayıt – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Fonksiyon Kaydı ile Sürekli Kayıt – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri

15 Nisan 2022 Def fonksiyonuv Hash fonksiyonu hesaplama Python fonksiyon çeşitleri Python fonksiyon Kullanımı Python fonksiyon örnek Sorular 0
Matris Diferansiyel Denklemler – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri

Fonksiyon Kaydı ile Sürekli Kayıt

Bu mantığa göre, o zaman, C(h)’nin en küçük özdeğerini en küçükleyecek şekilde h tahmini işi yapmalıdır. Bu tam olarak register.fd’nin örnekteki her eğri için yaptığı şeydir.

Eğriler, hareketli bir noktanın koordinatları gibi çok değişkenliyse, o zaman minimize edilen, eğri vektörlerinin bileşenleri boyunca en küçük özdeğerlerin toplamıdır. x(t) eğrisinin aslında verileri düzeltmek için kullanılan eğrinin bir türevi olabileceğini de hatırlıyoruz.

Aşağıdaki kodda, kesinlikle monoton fonksiyonları tahmin etmek için W(t) fonksiyonlarını tanımlamak için bir pürüzlülük cezası ile birlikte kullandığımızdan daha güçlü bir temel kullanıyoruz. Sürekli kayıt işlemi yinelemeli sayısal optimizasyon teknikleri gerektirdiğinden, W fonksiyonlarını tanımlayan katsayılar için başlangıç ​​değerleri sağlamamız gerekir. Bunu, ilk işlevsel veri nesnesi Wfd0CR’yi tanımlarken sıfırları kullanarak yapıyoruz.

Sürekli olarak kaydedilen yükseklik ivme eğrilerinin, bu eğrilerin sıfır geçişlerinin küçük bir hizalamasını feda etmemize rağmen, dönüm noktası kayıtlı eğrilere göre artık tüm PGS üzerinde hizalandığını gösterir.

İki kayıt türünün etkilerini gösterir ve her iki kayıt da bireysel eğriler için çok daha tipik olan maksimum ve minimum değerlere sahip ortalama eğriler ve ayrıca PGS genişliği sağlarken, nihai sürekli kayıtlı ortalamanın Eğri, beş yaş merkezli orta atılım döneminde daha iyi bir iş çıkarır.

Karelerin Genlik ve Faz Toplamlarına Ayrıştırma

Kneip ve Ramsay (2008), kayıttan önce ve sonra N adet fonksiyonel gözlem örneğinin sonuçlarını karşılaştırarak bu iki tür varyasyonun miktarını ölçmek için kullanışlı bir yol geliştirdiler. xi notasyonu, i. gözlemin kayıtsız versiyonunu, yi kayıtlı karşılığı ve hi ile ilişkili çarpıtma fonksiyonunu temsil eder. Kayıt dışı örneklem araçları ve kayıtlı örnekler sırasıyla x ̄ ve y ̄’dir.

CR’nin yapısı, CR-1’in deformasyon fonksiyonları Dhi ile karesi alınmış kayıtlı fonksiyonlar y2i arasındaki kovaryasyon ile ilgili olduğunu gösterir. Bu iki fonksiyon grubu bağımsız olduğunda, oranın sayısı 0 ve CR = 1’dir.

Bu ayrıştırmanın yorumu aşağıdaki gibidir. Eğer fonksiyonlarımızı iyi kaydettiysek, o zaman kayıtlı fonksiyonlar yi daha yüksek ve daha keskin tepelere ve vadilere sahip olacaktır, çünkü faz değişiminin genlik değişimiyle karıştırılmasının ana etkisi, daha geniş bir t değeri aralığı üzerindeki değişimi bulaştırmaktır.

Sonuç olarak, MSEphase’deki ilk terim ikinciyi aşacaktır ve kayıt yoluyla yi’lerden ne kadar faz varyasyonunun kaldırıldığının bir ölçüsüdür. Öte yandan, MSEamp artık kaydın başarılı olduğu ölçüde saf genlik varyasyonunun bir ölçüsüdür. Ancak, MSEfaz’ın negatif olması prensipte mümkün olduğundan, ayrıştırma kayıt adımının başarısına bağlıdır.


Def fonksiyonu
Python fonksiyon çeşitleri
Python fonksiyon yazma
Python fonksiyon örnek Sorular
Hash fonksiyonu hesaplama
Hash fonksiyonu örnekleri
Python fonksiyon return
Python fonksiyon Kullanımı


Kaydedilmemiş ivme eğrilerini yer işareti kayıtlı emsalleriyle karşılaştırmak için ayrıştırmayı kullandık. İvme eğrilerindeki varyasyon, ilk birkaç yılda kalan yıllara göre çok daha büyük olduğundan, biz de ayrışmayı sadece üç ila on sekiz yıl arasında kullanmayı seçtik. AmpPhaseDecomp işlevi, MS.amp, MS.pha, RSQR ve C bileşenlerini içeren bir liste döndürür.

Büyüme ivme eğrilerinin dönüm noktası kaydından sonra, R2 = 0.70 değerini verir. Yani, bu periyot boyunca hızlanmadaki değişimin yaklaşık %70’i fazdan kaynaklanmaktadır.

Öte yandan, bu ayrıştırmayı, sürekli olarak kayıtlı eğriler için olanlarla işaretli kayıtlı eğrileri karşılaştırmak için kullanırsak, -0.06 değerini alırız. Ne anlama geliyor? Bu, kayıt sürecini farklı şekillerde tanımlayabilmemiz ve farklı cevaplar alabilmemiz açısından “kayıtlı”nın oldukça bulanık bir niteleyici olduğu anlamına gelir.

İki rakamın dikkatli bir karşılaştırması, dönüm noktası kayıt sürecinin, birçok eğride görülen daha önceki büyüme sıçramaları pahasına pubertal büyüme hamlesini aşırı kaydettiğini önerebilir. Veya alternatif olarak, asıl endişemiz ergenlik dönemindeki büyümeyi doğru yapmaksa, sürekli kayıt süreci, dönüm noktası-kayıtlı eğrilerin kaydını yaklaşık %6 oranında kaldırmıştır.

Çince El Yazısı Verilerinin Kaydedilmesi

Tartışılan el yazısı verileri, “istatistiklerin” 50 kez basitleştirilmiş Çince olarak yazılmasından oluşuyordu. Kalem konumunun X-, Y- ve Z-koordinatları saniyede 400 kez kaydedilerek ortalama yazma süresi altı saniyeydi. El yazısı, saniyede yaklaşık sekiz vuruşa veya vuruş başına 120 milisaniyeye karşılık gelen 50 vuruş içerir. Bu verilerin işlenmesi tamamen Matlab’da yapılmıştır ve burada ayrıntılı olarak anlatılamayacak kadar karmaşıktır.

Kayıt aşaması, büyüme verilerinde olduğu gibi iki aşamada gerçekleştirilmiştir. İlk aşamada, kalemin kağıttan kaldırıldığı noktalara karşılık gelen dikey Z-koordinatındaki tüm eğrilerde üç açık nokta görülüyordu.

Bunlar, yalnızca Z-koordinatı için bir ön dönüm noktası kayıt sürecinde kullanıldı. Yukarıda açıklanan ayrışma, Z’deki varyasyonun %66,6’sının fazdan kaynaklandığını gösterdi. Çarpıtma işlevleri, X ve Y koordinatlarına da uygulandı ve ayrıştırmalar, sırasıyla %0 ve %75’lik faz değişimi yüzdelerini gösterdi. Bu, yazma düzlemi dışındaki hareketteki faz değişiminin çoğunun, yazma düzleminde de dikey olan hareketle ilişkili olduğunu göstermektedir.

Kalemin ucunun yazma yolu boyunca sürekli kayıt kullanılarak kaydedildi. Bu, fazdan kaynaklanan dönüm noktası kayıtlı teğetsel ivmelerdeki değişimin %48’ine karşılık geldi. Şekil 8.6, bu iki aşamalı kayıt prosedürünü uygulamadan önce ve uyguladıktan sonra 50 tekrarın tümü için teğetsel ivmeyi göstermektedir.

Hizalamadan sonra, ivme zirvelerinin çoğunda dikkate değer ölçüde küçük miktarda genlik değişimi görüyoruz ve ayrıca bu zirvelerin zaman içinde ne kadar eşit aralıklı olduğunu da görüyoruz. Kalem 30 metre/sn/sn’lik bir ivmeye ya da yerçekimi kuvvetinin üç katına çarpıyor. Devam ederse, bu yaklaşık yedi dakika içinde bir uyduyu yörüngeye fırlatacak ve emniyet kemerlerimiz bağlı değilse bizi bir uçağın bagajına koyacaktır. Bu zirveler arasında sıfıra yakın ivmenin bulunması da dikkat çekicidir.

Argümanlar aşağıdaki gibidir:

  • fdobj. Kaydedilecek eğrileri içeren işlevsel bir veri nesnesi. ximark’lar. Kaydedilecek fd’deki gözlemler için yer işaretleri ile ilişkili zamanlamaları veya argüman değerlerini içeren bir matris. N satırlarının sayısı gözlemlerin sayısına ve NL sütunlarının sayısı yer işaretlerinin sayısına eşittir. Bu dönüm noktası süreleri aralığın iç kısmında olmalıdır
    üzerinde fonksiyonların tanımlandığı yerdir.
  • x0 işaretleri. Hedef eğri için yer işaretlerinin bir vektörü. Sağlanmadıysa, ximarks cinsinden dönüm noktası sürelerinin ortalaması kullanılır.
  • WfdPar. Eğrileri kaydetmek için zamanı dönüştüren çarpıtma işlevlerini tanımlayan işlevsel bir parametre nesnesi.
  • monwrd. Mantıksal bir değer: DOĞRU ise, çarpıtma işlevi bir monoton yumuşatma yöntemi kullanılarak tahmin edilir; aksi takdirde, kesinlikle monotonik çarpıtma işlevleri vermesi garanti edilmeyen düzenli bir yumuşatma yöntemi kullanılır.
  • Landmarkreg, iki bileşenli bir liste döndürür.
  • fdreg Kayıtlı eğriler için işlevsel bir veri nesnesi.
  • warpfd. Çarpıtma işlevleri için işlevsel bir veri nesnesi.
yazar avatarı
akademi22 akademi22

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir