公司最近开发的项目需要在移动端进行轨迹点的去噪操作。本来吧,这个工作都是后台做的,基于能后台做移动端就不做的原则,一般这种算法工作就交给后台了。但这次由于一些特殊情况需要移动端直接做了。于是有了下面的抽稀算法,大家可以参考一下。我参考了如下文章,大家也可以看一下。好了,现在开始说我的内容,首先这逻辑是这样的,第一个点我们记录,第二个点和第一个点距离要在合理范围内,如果在,则第三个点直接可以记录;如
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2024-02-12 19:59:13
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基于两步法的网格去噪算法顾名思义包含两个步骤:首先对网格表面的法向进行滤波,得到调整后的网格法向信息,然后根据调整后的法向更新顶点坐标位置,下面介绍三篇该类型的文章。 [Sun et al. 2007]文章首先介绍了当前法向滤波方法以及顶点坐标更新方法,然后提出自己的法向滤波方法和顶点坐标更新方法。 法向滤波方法: 1.均值滤波(mean filter):ni’ = norma
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2023-12-11 13:53:30
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在平时需要处理的一些原始数据中,存在着许多噪声数据影响着我们的数据的分析与利用,如何确认这些噪声数据,并去掉这些噪声数据,或者如何将噪声数据对问题的影响降低到最小,本文先进行t检验剔除奇异值、缺失值,识别或删除离群点,之后对处理后的数据进行S-G去噪处理(在这里我们认为噪声是被测量变量的随机误差或方差),之后对去噪性能进行分析:
原创
2021-05-08 13:46:59
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我们离不开数据分析数据分析入门学习路线1.1 统计学基本知识1.2 机器学习基本算法1.3 编程语言及工具数据分析重头戏之数据整理2.1 理解你的业务数据2.2 明确各个特征的类型2.3 找出异常数据2.4 不得不面对缺失值2.5 令人头疼的数据不均衡Python 入门必备知识3.1 解释型Vs编译型3.2 Python 最常用的对象
3.2.1 list 核心知识3.2.2 dict 核心知识3
卡尔曼滤波这个词老是听到,一直也没有耐心看,最近准备看看轨迹挖掘相关的东西,第一步轨迹处理中卡尔曼滤波就又出现了,终于耐着性子研究了两天(一看一堆矩阵就脑壳痛),期间网上找了不少代码和博客,算是大概明白了,还自己改了一版代码,做个小笔记卡尔曼滤波这个东西,我理解下来就是一方面通过理论模型算出一个预测值,另一方面通过测量手段测出一个测量值,然后通过加权平均得出一个估计值,使得这个估计值最接近真实值。
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2024-03-08 20:23:48
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为什么引入我们的业务中经常会遇到穿库的问题,通常可以通过缓存解决。如果数据维度比较多,结果数据集合比较大时,缓存的效果就不明显了。因此为了解决穿库的问题,我们引入Bloom Filter。 适合的场景数据库防止穿库 Google Bigtable,Apache HBase和Apache Cassandra以及Postgresql 使用BloomFilter来减少不存在的行或列
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2024-04-29 12:07:32
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平时我们在处理Excel数据的时候,对于单列数据中如果有重复值我们需要将其删除,只保留其中的一个。对于在Excel中删除单列数据重复值,大家是用什么方法呢?今天小编给大家介绍删除单列数据重复值的3种方法,看看大家使用的方法是否跟我一样!我们要处理的数据如下图所示。 方法一:使用菜单栏的“删除重复项”方法!具体操作步骤如下:1、点击菜单栏的“数据”选项卡 -- 在“数据工具”组中点击“删
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2023-09-16 14:50:07
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如何通过轨迹相似性度量方法,发现新冠易感人群 轨迹作为一种时空数据,指的是某物体在空间中的移动路径,通常表示为GPS点的序列,例如tr=<p1→p2→…pn>,其中点pi=(lat,lng,t),表示该物体在t时刻位于地理坐标位置(lat,lng)上,lat和lng分别表示纬度和经度。 带有停留行为的轨迹:包含平均坐标、到达时间(S.arvT)和离开时间(S.levT)的信息。轨迹数据
文章目录实验要求思路完整代码结果展示 实验要求判断关系 R 是否为自反关系
实验类型:设计性实验目的
通过算法设计并编程实现对给定集合上的关系是否为自反关系的判断,加深学生对关系性质的理解,掌握用矩阵来判断关系性质的方法。实验内容
已知关系 R 由关系矩阵 M 给出,要求判断由 M 表示的这个关系是否为自反关系。实验原理
从给定的关系矩阵来断判关系 R 是否为
# Java 轨迹数据存储方案
轨迹数据,通常指的是描述物体在空间中移动的一系列点或路径。在Java中存储这类数据,我们可以选择多种方式,比如关系型数据库、NoSQL数据库或者文件系统等。本文将介绍一种使用关系型数据库存储轨迹数据的方案,并提供代码示例。
## 问题描述
假设我们有一个应用,需要记录车辆的行驶轨迹。每条轨迹由多个点组成,每个点包含时间戳、经度、纬度和可能的速度信息。
##
原创
2024-07-16 07:58:33
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# Java数据轨迹描点
在Java编程中,数据轨迹描点是一种常见的技术,用于跟踪对象在程序运行过程中的变化。通过数据轨迹描点,我们可以更好地了解程序的运行状态,发现问题并进行调试。本文将介绍Java中数据轨迹描点的基本原理和示例代码。
## 原理
数据轨迹描点的原理很简单:在程序中的关键位置插入一些代码,用于记录对象的状态信息。这样,在程序运行过程中,我们就可以观察到对象在不同时间点的状态
原创
2024-03-29 07:22:47
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1、数组数组的概念:是一种容器,可以同时存放多个数据值。 数组的特点: 1、数组是一种引用数据类型 2、数组当中的多个数据,类型必须统一 3、数组的长度在程序运行期间不可改变 数组的初始化:在内存当中创建一个数组,并且向其中赋予一些默认值。 两种常见的初始化方式: 1、动态初始化(指定长度) 2、静态初始化(指定内容)动态初始化数组的格式:数据类型[] 数组名称 = new 数据类型[数组长度];
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2024-10-23 10:54:11
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数据清理数据清理一般分为四个部分:数据去重,错误数据纠正,格式标准化和异常值处理,下面详细介绍以下异常值处理。异常值处理异常值处理分为三种类型:缺失值处理,噪声数据处理,离群点。对于离群点最常用的方法就是直接删除,下面介绍一下如何处理缺失值和噪声数据。缺失值处理直接删除 这种方法适合缺失值数量较小,且是随机出现的,删除它们对整体数据影响不大。使用全局常量填充 譬如,将缺失值用“Unknown”等填
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2024-05-31 14:27:26
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3.1 噪声的分类、产生原因与影响噪声分为属性噪声和标签噪声,产生原因如下:特定类别的影响,类别相似产生噪声;标注的人为影响,少数类样本更容易形成噪声;训练集被恶意投毒;3.2 噪声处理的理论与方法噪声样本学习参考概率近似正确(PAC)理论,PAC的原理在于错误率被限制在某个极小的数值内就认为结果正确。 噪声的处理方法分为数据层面,算法层面和模型层面;数据层面:识别噪声,清洗后再训练模型;算法层面
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2024-06-07 09:11:05
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# Python中的噪声数据处理
在数据科学和机器学习中,数据清洗和预处理是非常重要的步骤。在实际数据集中,常常会存在噪声数据,它们是干扰我们分析的无用数据。本文将介绍如何在Python中处理噪声数据,通过代码示例帮助读者理解基本的概念,最后给出简单的类图和序列图以便于更好地理解代码的结构。
## 什么是噪声数据?
噪声数据可以被定义为与真实数据不一致或具有随机性的值。这些值可能来自测量误差
原因:当噪声数量在训练集中占有相当大的比例时,就会与正常数据一起影响训练集的分布,机器学习算法在学习过程中,把正常数据和噪声数据同时拟合,学习到了一个正常数据与噪声数据共同决定的模型,用此模型去预测从正常数据分布上取的未知数据,就很有可能得到不理想的泛化效果。 文献:数据特征识别过程的噪声处理研究 李为 湖南师范大学 硕士学位论文 1、数据噪声概念:数据中存在的错误或异常的数据。 2、数据噪声分类
一、随机噪声、高斯噪声和椒盐噪声1、效果展示 2、代码部分import cv2
import numpy as np
from PyQt5.QtCore import QThread
import random
class Noise(QThread):
def __init__(self):
super(Noise, self).__init__(
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2023-06-16 15:59:51
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import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
import scipy.stats
%matplotlib inline
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
import scipy
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2024-01-16 22:38:44
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语音数据添加高斯噪声或白噪声,取决于所需要的应用场景。 如果需要模拟真实世界中的环境噪声,例如在语音识别或说话人识别任务中,通常会使用高斯噪声来模拟背景噪声。因为真实的环境噪声往往也是由许多不同频率和强度的声波
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2023-10-01 11:53:54
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# Python剔除毛刺数据
## 什么是毛刺数据?
在数据分析和数据处理过程中,我们经常会遇到一些异常值,这些异常值被称为"毛刺数据"。毛刺数据可能是由于测量或记录错误、传感器故障、网络问题等原因引起的。这些异常值对于数据的分析和建模会产生负面影响,因此我们需要剔除这些毛刺数据来提高数据的质量。
## 如何剔除毛刺数据?
在Python中,我们可以使用一些常见的数据处理库来剔除毛刺数据,
原创
2023-12-10 14:00:08
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