Filtirlash hisobidan kuchaytirish

|
Filtirlash hisobidan kuchaytirish
|
bet | 18/19 | Sana | 20.05.2024 | Hajmi | 58,88 Kb. | | #245889 |
Bog'liq Документ Microsoft Office WordFiltirlash hisobidan kuchaytirish.
Filtratsiya va kuchaytirishning mavzusi ma'lumotlarni tahlil qilishning muhim qismi. Filtratsiya, ma'lumotlar to'plamidan kerakli vaqtinchalik yopiqlikni olib tashlash, qoniqish va zanjirlashni o'z ichiga oladi. Kuchaytirish esa, ma'lumotlar to'plamining o'lchovlarini kamaytirish, vaqtinchalik yopiqlikni olib tashlash uchun ma'lumotlarni keyingi o'rganish bosqichlariga qaratishdir.
Bunday filtratsiya va kuchaytirish jarayonlarini amalga oshirish uchun quyidagi usullar keng qo'llaniladi:
1.Darhol filtratsiya: Bu usulda, ma'lumotlar to'plamidan noyob ma'lumotlar olib tashlanadi. Masalan, kuchaytirish uchun tezlik va tezlikdagi ma'lumotlarni olib tashlash.
2.Uchur tahlili (Wavelet Analysis): Bu usulda, ma'lumotlar o'zgaruvchilarga ajratiladi va so'nggidek tahlil qilinadi. Uchur tahlili odatda signal tahlili uchun qo'llaniladi, lekin ma'lumotlar tahlilida ham foydalaniladi.
3.Signal tahlili: Bu usulda, ma'lumotlar darhol amal qilish ko'rsatkichlari, o'zgaruvchilar va dastlabki qiymatlarga qarab o'lchovlanadi. Signal tahlili, ma'lumotlar oqimini tahlil qilishda yordam beradi.
4.Statistik filtratsiya: Bu usulda, ma'lumotlar o'rtacha qiymatlarga, dispersiyaga va boshqalar kabi statistik o'lchovlarga asoslanadi. Bu statistik o'lchovlar, ma'lumotlar tizimini ko'pgina holatlarda yopiqlikni olib tashlash uchun foydalaniladi.
5.Parametrik va parametrsiz filtratsiya: Bu usullarda, ma'lumotlar parametrik va parametrsiz filtrlar yordamida filtratsiyalanadi. Parametrik filtrlar ma'lumotlar tahlili jarayonida parametrlar qo'llaniladi, parametrsiz filtrlar esa parametrsiz amal qiladi.
Bu kuchaytirish usullari, ma'lumotlar tahlili jarayonida to'g'ri chiqishlar olishda va ma'lumotlar oqimini kamaytirishda yordam beradi. Har bir usulning o'zining afzalliklari va chegaralari mavjud, shuning uchun maqsadga muvofiq eng mos usulni tanlash muhimdir.
Adaptiv kuchaytirish usuli.
Adaptiv kuchaytirish usuli, ma'lumotlar to'plamidagi o'lchovlar vaqt o'tishiga qarab avtomatik ravishda o'zgarishi mumkin bo'lgan bir kuchaytirish usuli. Bu usul, ma'lumotlar to'plamidagi o'lchovlar o'rtacha qiymatlariga, dispersiyasiga yoki boshqalar kabi ma'lumotlar tahlili parametrlariga qarab o'lchovlarning sonini avtomatik ravishda kamaytiradi yoki oshiradi.
Adaptiv kuchaytirish usulini amalga oshirishda quyidagi jarayonlar mavjud:
1.Ma'lumotlarni tahlil qilish: Ma'lumotlar to'plamidagi o'lchovlar vaqt o'tishiga qarab tahlil qilinadi. Bu tahlil natijasida ma'lumotlar o'rtacha qiymatlari, dispersiyalar, kvartillar, vaqtinchalik statistikalar va boshqalar kabi ma'lumotlar aniqlanadi.
2.Kuchaytirish parametrlarini aniqlash: Ma'lumotlar tahlili natijalariga qarab, kuchaytirish parametrlarining, masalan, kuchaytirish darajasi, kuchaytirish o'lchovlarining soni va boshqalar aniqlanadi. Bu parametrlar avtomatik ravishda adaptiv ravishda o'zgarishi mumkin.
3.Kuchaytirish amaliyoti: Kuchaytirish parametrlariga qarab, adaptiv kuchaytirish usuli ma'lumotlar to'plamidagi o'lchovlarni kamaytiradi yoki oshiradi. Bu amaliyot ma'lumotlar o'rtacha qiymatlariga, dispersiyasiga va boshqalar kabi parametrlarga qarab avtomatik ravishda bajariladi.
4.Natijalarni baholash va nazorat qilish: Kuchaytirish jarayonidan o'tgan so'ng, kuchaytirilgan ma'lumotlar baholanganda, qanday natijalar olishingiz mumkin. Agar natijalar maqsadlarga mos kelmasa, kuchaytirish parametrlarini o'zgartirish va jarayonni qayta boshlash kerak bo'ladi.
Adaptiv kuchaytirish usuli, ma'lumotlar to'plamidagi o'lchovlar vaqt o'tishiga qarab avtomatik ravishda o'zgarishi mumkin bo'lgan keng qo'llaniladigan bir usuldir.
Masala na’muna:
X=[1,2,3,4,5], Y=[2,4,6,8,10] ma’lumotlar to’plami berilgan. Gradient tushishidan foydalanib, y=mX+b chiziqli funksiya uchun optimal m va b og'irliklarni toping, so’ngra X=23 bo’lganda Y ning qiymatini topish dasturini yozing.
|
| |