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时间序列平滑法中边缘数据的处理技术

金融市场的时间序列数据是出了名的杂乱，并且很难处理。这也是为什么人们都对金融数学领域如此有趣的部分原因! 我们可以用来更好地理解趋势(或帮助模式识别/预测算法)的一种方法是时间序列平滑。...这个方程叫做Perona-Malik PDE (偏微分方程)，它的平滑效果可以在下面的动图中看到: 上图是该保持边缘平滑方法在用于于特斯拉(TSLA)在2022年的收盘价的效果。...我们刚提到处理的时间序列是一维的，但是为什么偏微分方程是二维的? 这个偏微分方程是根据时间来求解的。从本质上讲时间上的每一步都使数据进一步平滑。...所以t越大，时间序列越平滑，这意味着空间变量x表示时间序列中的“时间”，后面的求解会详细解释。 为什么要用这个方程呢? 热方程的问题是它不能很好地保存边。...如果平滑一个大的时间序列，然后将该序列分割成更小的部分，那么绝对会有数据泄漏。所以最好的方法是先切碎时间序列，然后平滑每个较小的序列。这样根本不会有数据泄露！

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音视频生产关键指标：视频质量优化丨音视频工业实战

测试环境中的受控因素包括：观看距离、观测环境、测试序列的选择、序列的显示时间间隔等。...3.1、锐化 图像锐化是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。...运用拉普拉斯可以增强图像的细节，找到图像的边缘，但是有时候会把噪音也给增强了，可以在锐化前对图像进行平滑处理。 高通滤波：采用高通滤波器让高频分量通过，使图像的边缘和线条变得清楚，实现锐化。...导向滤波（Guided Filter）：导向滤波通过输入一副图像（矩阵）作为导向图，这样滤波器就知道什么地方是边缘，这样就可以更好的保护边缘，最终达到在滤波的同时，保持边缘细节。...目前比较成熟的超分技术是 Real-ESRGAN，基于 BasicSR，采用 ESRGAN 算法，利用机器学习的优势对图片和视频进行去模糊、Resize、降噪、锐化等处理，重建图片，实现对图片的超分辨率处理

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时间序列中的特征选择：在保持性能的同时加快预测速度

在项目的第一部分中，我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据，采用适当的验证策略，或为引入奇特的想法提供数据的支持。...为了进行实验，我们模拟了多个时间序列，每个小时的频率和双季节性(每日和每周)。此外我们还加入了一个从一个平滑的随机游走中得到的趋势，这样就引入了一个随机的行为。...这个时序数据的最后一部分是用作测试使用的，我们会记录其中测量预测误差和做出预测所需的时间。对于这个实验模拟了100个独立的时间序列。...我们使用目标的滞后值作为输入来预测时间序列。换句话说，为了预测下一个小时的值，我们使用表格格式重新排列了以前可用的每小时观测值。这样时间序列预测的特征选择就与标准的表格监督任务一样。...它简化了有意义的自回归滞后的识别，并赋予了使用时间序列操作特征选择的可能性。最后我们还通过这个实验发现了如何通过简单地应用适当的滞后选择来减少预测的推理时间。

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时间序列中的特征选择：在保持性能的同时加快预测速度

在项目的第一部分中，我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据，采用适当的验证策略，或为引入奇特的想法提供数据的支持。...为了进行实验，我们模拟了多个时间序列，每个小时的频率和双季节性(每日和每周)。此外我们还加入了一个从一个平滑的随机游走中得到的趋势，这样就引入了一个随机的行为。...这个时序数据的最后一部分是用作测试使用的，我们会记录其中测量预测误差和做出预测所需的时间。对于这个实验模拟了100个独立的时间序列。...我们使用目标的滞后值作为输入来预测时间序列。换句话说，为了预测下一个小时的值，我们使用表格格式重新排列了以前可用的每小时观测值。这样时间序列预测的特征选择就与标准的表格监督任务一样。...它简化了有意义的自回归滞后的识别，并赋予了使用时间序列操作特征选择的可能性。最后我们还通过这个实验发现了如何通过简单地应用适当的滞后选择来减少预测的推理时间。

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【时间序列】时间序列的智能异常检测方案

传统阈值和智能检测 现实问题中比如监控场景，对于百万量级时间序列，而且时间序列的种类多，如何找到通用的算法同时监控百万条指标曲线？...数据形式 时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如10秒，1分钟，5分钟）。...不同曲线形态的时间序列 根据以上平稳、周期性、趋势性等特征，将时间序列划分为不同的曲线形态。...时间序列的预测ARMA模型可参考作者之前发表的KM文章《【时序预测】一文梳理时间序列预测——ARMA模型》。...时间序列预测模型的决策路径如下，这一小节的详细内容将在后续时间序列预测模型的KM文章中详细阐述，敬请关注。

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【时序预测】时间序列分析——时间序列的平稳化

可以进行一个关于常数、时间t的线性或多项式回归，从回归中得到的残差代表去趋势的时间序列，多项式的阶数可以用F检验确定 随机性趋势比如随机游走过程出现时，构建ARMA模型； 注意：当知道时间序列包含一个确定性的时间趋势时...定理内容 Wold分解定理：对于平稳时间序列，时间序列=完全由历史信息确定的线性组合的确定性趋势部分+零均值白噪声序列构成的非确定性随机序列。...Cramer分解定理：对于任何时间序列，时间序列=完全由历史信息确定的多项式的确定性趋势部分+零均值白噪声序列构成的非确定性随机序列。...，可以有多种不同的作用模式： 加法模型：季节变动随着时间的推移保持相对不变，即三种成分相加，Xt = Tt + St + It； 乘法模型：季节变动随着时间的推移递增或递减，即三种成分相乘，Xt = Tt...模拟回归方程法，把时间作为自变量，序列作为因变量，建立序列随时间变化的回归模型。 3.1. 移动平均法 通过取该时间序列特定时间点周围一定数量的观测值的平均来平滑时间序列不规则的波动部分。

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时间序列的Transformer

流行的时间序列预处理技术包括： 只需缩放为[0，1]或[-1，1] 标准缩放比例（去除均值，除以标准偏差） 幂变换（使用幂函数将数据推入更正态分布，通常用于偏斜数据/存在异常值的情况） 离群值去除 成对差异或计算百分比差异...季节性分解（试图使时间序列固定） 工程化更多特征（自动特征提取器，存储到百分位数等） 在时间维度上重采样 在要素维度中重新采样（而不是使用时间间隔，而对要素使用谓词来重新安排时间步长（例如，当记录的数量超过...如果您的时间序列可以通过进行季节性分解等预处理而变得平稳，则可以使用较小的模型（例如NeuralProphet或Tensorflow Probability）（通过更快速的训练并且所需的代码和工作量更少...将序列长度视为一个超参数，这导致我们得到类似于RNN的输入张量形状：(batch size, sequence length, features)。 这是设置为3的所有尺寸的图形。 [图片上传中......这种可学习的嵌入与时间无关！最后，连接原始输入。 这是每个输入要素类别（每个要素1个学习的线性分量和1个学习的周期性分量）的学习时间嵌入的示意图，它们不同。

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如何保持json序列化的顺序性？

是谁来决定的呢？如何保持？ 说到底，json是框架还是啥？实际上它只是一个数据格式，一个规范标准，它永远不会限制实现方的任何操作，即不会自行去保证什么顺序性之类的。...1：保持json有序的思路 首先，我们要澄清有序性的概念：从某种程度上，我们可以把json看作是一个个的kv组成的数据，从这个层面上来讲，我们可以把有序性定义为json的key保持有序，先假设为字典序吧...其次，因为json的数据支持嵌套，所以，我们应该需要保持每一层的数据都有序，才是完整有序的。 ok, 理解完有序的概念，下面我们来看看如何实现有序？...但我们一般都是使用对象进行程序变换的，所以，就应该要从对象中取出有序的key, 然后序列化为json. 这里保持有序，至少有两个层面的有序：1. kv形式的key的有序; 2....保持json有序的应用场景举例 为什么要保持json有序呢？json相当于kv数据，一般情况下我们是不需要保证有序的，但有些特殊情况下也许有用。

3.4K30

十八.图像锐化与边缘检测之Scharr算子、Canny算子和LOG算子

希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 由于收集图像数据的器件或传输数图像的通道的存在一些质量缺陷，文物图像时间久远，或者受一些其他外界因素、动态不稳定抓取图像的影响，使得图像存在模糊和有噪声的情况...这时需要开展图像锐化和边缘检测处理，加强原图像的高频部分，锐化突出图像的边缘细节，改善图像的对比度，使模糊的图像变得更清晰。...图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声，提取图像信息中用来表征图像的一些变量，为图像识别提供基础。通常使用灰度差分法对图像的边缘、轮廓进行处理，将其凸显。...LOG算子该综合考虑了对噪声的抑制和对边缘的检测两个方面，并且把Gauss平滑滤波器和Laplacian锐化滤波器结合了起来，先平滑掉噪声，再进行边缘检测，所以效果会更好。...基于苗族服饰的图像锐化和边缘提取技术研究[J]. 现代计算机，2018(10). 《数字图像处理》（第3版），冈萨雷斯著，阮秋琦译，电子工业出版社，2013年.

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ON1 NoNoise AI 2023 for mac(图片降噪软件)v17.0中文版

它通过支持常见的照片编辑器和文件格式集成到您的工作流程中，包括保存保持完整色调和颜色范围的 DNG 原始文件。...基于人工智能的降噪利用最先进的机器学习来构建人工智能网络，以消除亮度和色彩噪声，同时保持细节，这与其他应用程序无法产生出色的效果。基于人工智能对于原始照片，大多数图像噪点来自去马赛克过程。...将此步骤与 ON1 NoNoise AI 中 AI 训练期间的降噪相结合，将实现更好的降噪并有助于增加细节和清晰度。...基于人工智能的去马赛克包括 ON1 独有的渐进式锐化算法，可根据照片细节的大小增强锐度和细节，没有其他锐化技术可能产生的光晕和伪影。...调整结果的超快速实时预览只需其他应用程序生成可见结果所需时间的一小部分即可查看。在不牺牲锐度以减少图像噪点的限制下进行调整的控件也少得多。

21120

音视频知识图谱 2022.12

在 CBR 和 VBR 两者之间的一种权衡，即设定一段时间的平均码率，在此时间内，对简单、静态的图像分配低于平均码率的码率，对于复杂的、大量运动的图像分配高于平均码率的码流。...Baseline、Extended、Main 都是针对 8 位样本数据、YUV 4:2:0 格式的视频序列。...对于性能要求不高的场景更适合软件编码，例如短视频录制；性能要求较高的场景则选择硬件编码。 画面质量优化： 锐化 图像锐化是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰。...USM（Unsharpen Mask）锐化 拉普拉斯（Laplace）锐化 高通滤波 降噪 均值滤波（Mean Filter） 高斯滤波（Gauss Filter） 中值滤波（Medium Filter...目前比较成熟的超分技术是 Real-ESRGAN，基于 BasicSR，采用 ESRGAN 算法，利用机器学习的优势对图片和视频进行去模糊、Resize、降噪、锐化等处理，重建图片，实现对图片的超分辨率处理

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【GEE】8、Google 地球引擎中的时间序列分析【时间序列】

1简介 在本模块中，我们将讨论以下概念： 处理海洋的遥感图像。 从图像时间序列创建视频。 GEE 中的时间序列分析。 向图形用户界面添加基本元素。...在本模块中，我们将通过监测受溢油高度影响的区域内藻类浓度随时间的变化趋势，对此次溢油的生态影响进行自己的探索。...该ee.Filter.calendarRange()功能允许您按图像元数据（时间戳、日、月、年）中的时间元素进行过滤。在我们的例子中，我们选择的是在一年中的第四个月到第七个月之间拍摄的图像。...重要的是数据就在那里，只是需要付出努力。 7结论 在本模块中，我们开发了一种方法，使我们能够查看墨西哥湾藻类浓度的时间序列数据，以估计深水地平线漏油事件对该生态系统基础营养级的影响。...该系统的规模和复杂性表明，要得出有关实际影响的结论性结果将需要大量额外的工作。但是从这个过程中可以清楚地看出，GEE 提供了进行时间序列分析的计算能力和灵活性。

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时钟偏移是如何影响建立时间和保持时间的？

我们从建立时间裕量和保持时间裕量两个角度分析。先以正向的时钟偏移为例。建立时间裕量分析如下图所示，发起沿和捕获沿相差一个时钟周期。...由图中建立时间裕量表达式可以得出结论：正向的时钟偏移对建立时间收敛是有利的，相当于捕获寄存器的建立时间由Tsu减小至Tsu-Tskew。...保持时间裕量分析如下图所示，保持时间检查的发起沿和捕获沿为同一时钟沿（保持时间检查是基于建立时间检查的，要求当前发送沿发送的数据不能被前一个捕获沿捕获；下一个发送沿发送的数据不能被当前捕获沿捕获）。...由图中保持时间裕量表达式可以得出结论：正向的时钟偏移不利于保持时间收敛。相当于数据在有效沿到达之后还要稳定保持的时间变长了，由原来的Th变为Th+Tskew。这显然阻碍了保持时间收敛。...结合建立时间裕量和保持时间裕量表达式，若Tskew为负，则建立时间收敛更加困难，保持时间收敛更加容易。

45520

ON1 NoNoise AI 2023 for mac(图片降噪软件)v17.0中文版

它通过支持常见的照片编辑器和文件格式集成到您的工作流程中，包括保存保持完整色调和颜色范围的 DNG 原始文件。...基于人工智能的降噪利用最先进的机器学习来构建人工智能网络，以消除亮度和色彩噪声，同时保持细节，这与其他应用程序无法产生出色的效果。基于人工智能对于原始照片，大多数图像噪点来自去马赛克过程。...将此步骤与 ON1 NoNoise AI 中 AI 训练期间的降噪相结合，将实现更好的降噪并有助于增加细节和清晰度。...基于人工智能的去马赛克包括 ON1 独有的渐进式锐化算法，可根据照片细节的大小增强锐度和细节，没有其他锐化技术可能产生的光晕和伪影。...调整结果的超快速实时预览只需其他应用程序生成可见结果所需时间的一小部分即可查看。在不牺牲锐度以减少图像噪点的限制下进行调整的控件也少得多。

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在 Linux 上使用 NTP 保持精确的时间

如何保持正确的时间，如何使用 NTP 和 systemd 让你的计算机在不滥用时间服务器的前提下保持同步。 它的时间是多少？ 让 Linux 来告诉你时间的时候，它是很奇怪的。...为得到时间，你需要运行的是 date 命令，你想查看更多的日期，你可以运行 cal 命令。文件上的时间戳也是一个容易混淆的地方，因为根据你的发行版默认情况不同，它一般有两种不同的显示方法。...检查当前设置 NTP —— 网络时间协议，它是保持计算机正确时间的老式方法。ntpd 是 NTP 守护程序，它通过周期性地查询公共时间服务器来按需调整你的计算机时间。...RTC 是使用 UTC 时间的，虽然它把该时间转换为你的本地时间。...我们甚至还没有了解到它的皮毛；阅读 man 8 hwclock 去了解你的计算机如何保持时间的详细内容。

1.9K20

长时间保持ssh连接不断开的技巧

经常用ssh连接服务器的小伙伴, 可能会像我一样, 需要时不时地恢复一下断开的连接, 原因是NAT防火墙喜欢对空闲的会话进行超时处理，以确保它们状态表的干净和内存的低占用率, 简单说就是, 长时间保持连接..., 会长期占用部分系统资源, 为了节省系统资源,NAT防火墙就会把长时间的ssh连接断掉,虽然问题不大, 但频繁重连ssh总归是有些麻烦 我查了一下解决方法,总结如下: iTem2可以这样设置...如果你喜欢使用纯粹的命令参数, 可以在进行ssh连接的时候加一个参数 -o ServerAliveInterval=30, 连接时的操作如下所示 ssh -o ServerAliveInterval=30...zhaoolee@主机ip 小结: 用ssh保持长时间的连接, 虽然浪费了一点儿系统资源, 但提升了操作者的体验,推荐开启~

3.3K20

时间序列分解：将时间序列分解成基本的构建块

大多数时间序列可以分解为不同的组件，在本文中，我将讨论这些不同的组件是什么，如何获取它们以及如何使用 Python 进行时间序列分解。...时间序列组成 时间序列是（主要）三个组成部分的组合：趋势、季节性和残差/剩余部分。让我们简单的解释这三个组成部分 趋势：这是该序列的整体运动。它可能会持续增加、也可能持续减少，或者是波动的。...它也可以被认为只是统计噪声，或者是临时性事件的影响，这个残差量也有一个单独的周期分量，但它通常被归入趋势分量。 加法模型与乘法模型 这些组件的组合方式取决于时间序列的性质。...但是我们看到残差在早期和后期具有更高的波动性。所以在为这个时间序列构建预测模型时，需要考虑到这一点。 总结 在这篇文章中，我们展示了如何将时间序列分解为三个基本组成部分:趋势、季节性和残差。...最后通过分解时间序列有助于建立对数据的理解，从而更容易做出未来的预测。 作者：Egor Howell ----

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