sliding-window

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    说我有一个数组,像这样: array([1, 2, 3, 4, 5, 5, 7, 8, 9, 10]) 我想将其更改为 array([1, 2, 3, 4]), array([3, 4, 5, 6]), array([5, 6, 7, 8]), array([7, 8, 9, 10]) 这里的窗口大小将是4,和步长将2。 如何在Python函数中执行此操作?

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    我试图复制有关此数据集进行的信号预处理:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Human+Activity+Recognition+Using+Smartphones# “传感器信号(加速度计和陀螺仪)通过预处理应用噪声滤波器,然后在2.56秒和50%重叠(128读数/窗口)的固定宽度滑动窗口中采样“ 我想在Matlab上执行所有我的功能,并且试图创建一个固

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    我想查找作为输入给出的任何网页中特定单词的出现次数。 我使用金字塔滑动窗口,在那里我生成所有滑动窗口的HOG(梯度直方图)功能。现在,我将所有窗口的HOG特征与我想提取的单词的HOG特征进行比较。为了比较两个HOG特征向量,我只对所有的i求和(vector1(i) - vector2(i))。 但是,结果低于预期。 我的查询是,可以有一个更好的比较系统,用于比较每个窗口的HOG特征与我想查找的单词

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    我是noob,我发现碎片窗口上的堆栈信息非常分散。 我有一个mXn矩阵,其中m是固定的(纬度,经度,ax,ay,az),n可以从不同的日志中改变。 1)我怎样才能创建一个滑动窗口只为az而不提取矢量然后分析它? 2)如果我想保存az标准偏差超过定义的阈值的所有行,我该怎么做? 3)如果日志长度不是固定的,我该如何处理? (例如:一个文件包含932行,而另一953) 4)我读了很多的问题,我学习bs

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    的图像的滑动窗口我试图像素化(\马赛克)通过计算(非重叠)的平均图像滑动窗口在图像上的平均值。为此,我尝试实现“窗口大小”和“步长”参数。假设我的步骤不会超过图像边界。也就是说,如果我的形象是一个32X32变暗的窗口可以2×2 \ 4×4 \ 8×8 \ 16×16变暗。 Here an example 我试图寻找的平均运营商\面具\卷积的一些组合,但没有发现任何有关。 这里什么II试图寻找一些例

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    我有一个数据框有7个变量,我想应用一个滚动标准化窗口。我的数据帧没有NA值,所有变量的长度都是相同的。 > head(CK0159U09A3,10) W1 W2 W3 W4 W5 W6 W7 1 1.37853716 0.01316304 -0.1363012 0.6895341 -0.7230930 -0.1310321 -0.4109521 2 -0.7

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    我有一个数据集,看起来是这样的: df = DataFrame(dict(month = [1,2,3,4,5,6], a = [2,4,2,4,2,4], b = [3,5,6,3,4,6])) 我要的是,可以采取一个窗口大小作为输入,并给我类似的功能这样的: 功能:def make_sliding_df(data, size) 如果我做make_sliding_df(df, 1)输出应该是

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    我想将我的图像分成更小的窗口,这些窗口将发送到神经网络进行训练(例如面部检测器训练)。我在Tensorflow中找到tf.extract_image_patches方法,这看起来正是我需要的。 This question解释它的功能。 的例子有示出的给定(1x10x10x1)(数字1通过100按顺序)输入ksize是(1, 3, 3, 1)(和strides(1, 5, 5, 1))。输出是这样的

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    我用the same code对两种不同的输入矩阵, 在两种情况下,我将其称为“输入矩阵A” 第一种情况是一个7000X4 的 第二种情况是一个29500X12 我需要选定的列中的窗口 分裂,然后对每个窗口 我需要计算在std和值存储std_vals基质内部 我照顾改变我的输入变量的值。 在第一种情况下,我的目标是分析第4列, 在第二种情况下我的目标是分析12列 在代码工作 在第二种情况下,第一种

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    说50%的重叠的窗口我有这样一个数据帧: x y z timestamp some_date_1 5 2 4 some_date_2 1 2 6 some_date_3 7 3 5 ... some_date_50 4 3 6 ,我想用50施加大小为10的滑动窗(称此为变量window_size) %重叠在x,y和z列(使这个变量step_size这一半的window_siz