Smoothing
http://dbpedia.org/resource/Smoothing an entity of type: WikicatStatisticalChartsAndDiagrams
En estadística i processament d'imatges, suavitzar, allisar o atenuar un conjunt de dades consisteix en crear una funció que intenti capturar patrons importants i deixar el soroll a un costat. Amb aquest objectiu, s'utilitzen diversos algoritmes. Un dels més comuns és la mitjana mòbil, usada comunament amb enquestes estadístiques. En processament d'imatges i visió per computador, l'aproximació millor fundamentada és la representació espai-escala.
rdf:langString
En estadística y procesamiento de imágenes, suavizar o alisar o atenuar (el alisado o la atenuación de) un conjunto de datos consiste en crear una función que intente capturar patrones importantes en los mismos, y dejar fuera el ruido. Para ello, se emplean diversos algoritmos. Uno de los más comunes es la media móvil, utilizada a menudo con encuestas estadísticas. En procesamiento de imágenes y visión por computador, la aproximación mejor fundamentada es la representación espacio-escala.
rdf:langString
Le lissage est une technique qui consiste à réduire les irrégularités et singularités d'une courbe en mathématiques. Cette technique est utilisée en traitement du signal pour atténuer ce qui peut être considéré comme une perturbation ou un bruit de mesure. Le lissage est une méthode de régression, en général de régression non paramétrique.
rdf:langString
在统计学和图像处理中，通过建立近似函数尝试抓住数据中的主要模式，去除噪音、结构细节或瞬时现象，来平滑一个数据集。在平滑过程中，信号数据点被修改，由噪音产生的单独数据点被降低，低于毗邻数据点的点被提升，从而得到一个更平滑的信号。平滑可以两种重要形式用于数据分析：一、若平滑的假设是合理的，可以从数据中获得更多信息；二、提供灵活而且穩健的分析。有许多不同的算法可用于平滑。数据平滑通常通过最简单的密度估计或直方图完成。
rdf:langString
Glätten bedeutet im mathematischen Kontext, eine Kurve in eine Kurve mit geringerer Krümmung zu überführen, die gleichzeitig möglichst wenig vom Original abweicht. In diesem Sinn erfüllen Näherungspolynome niedriger Ordnung die Anforderungen des Glättens sehr gut. Glätten wird häufig synonym zum Wort Filtern gebraucht. Im Gegensatz zum Glätten bedeutet Filtern in der Mathematik, bestimmte Bestandteile oder Merkmale einer Kurve zu entfernen, meist Frequenzanteile oder Rauschen. Viele, aber nicht alle Filter haben auch die Eigenschaft des Glättens.
rdf:langString
In statistics and image processing, to smooth a data set is to create an approximating function that attempts to capture important patterns in the data, while leaving out noise or other fine-scale structures/rapid phenomena. In smoothing, the data points of a signal are modified so individual points higher than the adjacent points (presumably because of noise) are reduced, and points that are lower than the adjacent points are increased leading to a smoother signal. Smoothing may be used in two important ways that can aid in data analysis (1) by being able to extract more information from the data as long as the assumption of smoothing is reasonable and (2) by being able to provide analyses that are both flexible and robust. Many different algorithms are used in smoothing.
rdf:langString
In statistica ed elaborazione digitale delle immagini, il lisciamento (traduzione letterale dell'inglese smoothing) o, meglio, perequazione di un insieme consiste nell'applicazione di una funzione di filtro il cui scopo è evidenziare i pattern significativi, attenuando il rumore generato da artefatti ambientali, elettrici, elettronici, informatici o fisiologici oppure altri fenomeni di disturbo legati a fattori di scala molto piccoli (ad es. i movimenti millimetrici di un paziente nel neuroimaging che a causa dell'elevata risoluzione provocano effetti di traslazione) o a fenomeni ad alta velocità. Praticamente si tratta di fare una media tra valori contigui oppure molto vicini nello spazio (2D, 3D, 4D) oppure nel tempo.
rdf:langString
Utjämning eller glättning är inom statistik och bildbehandling en operation som försöker att fånga de väsentliga variationerna i data, samtidigt som brus och andra störningar undertrycks. Det finns flera olika typer av såväl linjära som icke-linjära utjämningsalgoritmer. De vanligaste metoderna är linjära filter med positiva vikter. I bildbehandling och datorseende är skalrumsrepresentation den teoretiskt mest välgrundade metodiken.
rdf:langString
rdf:langString
Suavitzat
rdf:langString
Glätten (Mathematik)
rdf:langString
Alisado
rdf:langString
Lissage (mathématiques)
rdf:langString
Lisciamento
rdf:langString
Smoothing
rdf:langString
Utjämning
rdf:langString
平滑
xsd:integer
4155662
xsd:integer
1120325977
rdf:langString
En estadística i processament d'imatges, suavitzar, allisar o atenuar un conjunt de dades consisteix en crear una funció que intenti capturar patrons importants i deixar el soroll a un costat. Amb aquest objectiu, s'utilitzen diversos algoritmes. Un dels més comuns és la mitjana mòbil, usada comunament amb enquestes estadístiques. En processament d'imatges i visió per computador, l'aproximació millor fundamentada és la representació espai-escala.
rdf:langString
Glätten bedeutet im mathematischen Kontext, eine Kurve in eine Kurve mit geringerer Krümmung zu überführen, die gleichzeitig möglichst wenig vom Original abweicht. In diesem Sinn erfüllen Näherungspolynome niedriger Ordnung die Anforderungen des Glättens sehr gut. Glätten wird häufig synonym zum Wort Filtern gebraucht. Im Gegensatz zum Glätten bedeutet Filtern in der Mathematik, bestimmte Bestandteile oder Merkmale einer Kurve zu entfernen, meist Frequenzanteile oder Rauschen. Viele, aber nicht alle Filter haben auch die Eigenschaft des Glättens. Das Verfahren, das am strengsten die Eigenschaft des Glättens erfüllt, ist die Whittaker-Henderson Methode. Hier wird das Optimum zwischen Glattheit (minimale mittlere quadratische n-te Ableitung) und Genauigkeit (minimales Fehlerquadrat zum Original) berechnet. Das Verhältnis beider Größen wird als frei wählbarer Parameter vorgegeben.
rdf:langString
En estadística y procesamiento de imágenes, suavizar o alisar o atenuar (el alisado o la atenuación de) un conjunto de datos consiste en crear una función que intente capturar patrones importantes en los mismos, y dejar fuera el ruido. Para ello, se emplean diversos algoritmos. Uno de los más comunes es la media móvil, utilizada a menudo con encuestas estadísticas. En procesamiento de imágenes y visión por computador, la aproximación mejor fundamentada es la representación espacio-escala.
rdf:langString
Le lissage est une technique qui consiste à réduire les irrégularités et singularités d'une courbe en mathématiques. Cette technique est utilisée en traitement du signal pour atténuer ce qui peut être considéré comme une perturbation ou un bruit de mesure. Le lissage est une méthode de régression, en général de régression non paramétrique.
rdf:langString
In statistics and image processing, to smooth a data set is to create an approximating function that attempts to capture important patterns in the data, while leaving out noise or other fine-scale structures/rapid phenomena. In smoothing, the data points of a signal are modified so individual points higher than the adjacent points (presumably because of noise) are reduced, and points that are lower than the adjacent points are increased leading to a smoother signal. Smoothing may be used in two important ways that can aid in data analysis (1) by being able to extract more information from the data as long as the assumption of smoothing is reasonable and (2) by being able to provide analyses that are both flexible and robust. Many different algorithms are used in smoothing. Smoothing may be distinguished from the related and partially overlapping concept of curve fitting in the following ways:
* curve fitting often involves the use of an explicit function form for the result, whereas the immediate results from smoothing are the "smoothed" values with no later use made of a functional form if there is one;
* the aim of smoothing is to give a general idea of relatively slow changes of value with little attention paid to the close matching of data values, while curve fitting concentrates on achieving as close a match as possible.
* smoothing methods often have an associated tuning parameter which is used to control the extent of smoothing. Curve fitting will adjust any number of parameters of the function to obtain the 'best' fit.
rdf:langString
In statistica ed elaborazione digitale delle immagini, il lisciamento (traduzione letterale dell'inglese smoothing) o, meglio, perequazione di un insieme consiste nell'applicazione di una funzione di filtro il cui scopo è evidenziare i pattern significativi, attenuando il rumore generato da artefatti ambientali, elettrici, elettronici, informatici o fisiologici oppure altri fenomeni di disturbo legati a fattori di scala molto piccoli (ad es. i movimenti millimetrici di un paziente nel neuroimaging che a causa dell'elevata risoluzione provocano effetti di traslazione) o a fenomeni ad alta velocità. Praticamente si tratta di fare una media tra valori contigui oppure molto vicini nello spazio (2D, 3D, 4D) oppure nel tempo. Per realizzare il lisciamento sono stati sviluppati diversi algoritmi matematici. Nell'analisi finanziaria per esempio uno degli algoritmi più comunemente usati è quello della "media mobile", utilizzato spesso per cogliere tendenze importanti in serie storiche di sondaggi statistici. Nella visione artificiale e nell'imaging biomedico il lisciamento serve per attenuare il rumore del sensore, dell'ambiente e le brusche transizioni, compiendo un'operazione opposta a quella dell'evidenziamento dei bordi.
rdf:langString
Utjämning eller glättning är inom statistik och bildbehandling en operation som försöker att fånga de väsentliga variationerna i data, samtidigt som brus och andra störningar undertrycks. Det finns flera olika typer av såväl linjära som icke-linjära utjämningsalgoritmer. De vanligaste metoderna är linjära filter med positiva vikter. I bildbehandling och datorseende är skalrumsrepresentation den teoretiskt mest välgrundade metodiken. Utjämning på en följd av sampel skiljer sig från filtrering och prediktion genom att värdet på position kan påverkas av alla sampel, även de vid senare positioner. Filtrering och prediktion arbetar bara med alla sampel upp till . De är med andra ord kausala.
rdf:langString
在统计学和图像处理中，通过建立近似函数尝试抓住数据中的主要模式，去除噪音、结构细节或瞬时现象，来平滑一个数据集。在平滑过程中，信号数据点被修改，由噪音产生的单独数据点被降低，低于毗邻数据点的点被提升，从而得到一个更平滑的信号。平滑可以两种重要形式用于数据分析：一、若平滑的假设是合理的，可以从数据中获得更多信息；二、提供灵活而且穩健的分析。有许多不同的算法可用于平滑。数据平滑通常通过最简单的密度估计或直方图完成。
xsd:nonNegativeInteger
10486