Matemática :: Walshtransform fast hadamard e walsh transforma
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Matemática :: Walshtransform Classificação e resumo

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Módulo Perl. perl Fast hadamard Walsh transforma Hadamard Walsh.

Matemática :: Walshtransform Descrição

Fast Hadamard e Walsh transforma Matemática :: WalshTransform Implementar Fast Hadamard e Walsh Transforms e suas transformações inversas.Also incluídas são rotinas para converter um hadamard para uma transformação de Walsh e vice-versa, para calcular a convolução lógica de duas listas, ou a autocorrelação lógica de uma lista e Calculando o espectro de potência do Walsh - Em suma, quase tudo o que você sempre quisesse fazer com uma fala do Walsh Transform.intellible pode ser reconstruída por transformando blocos de, digamos, 64 amostras, excluindo todos, excluindo todos os vários maiores componentes de transformação e transformação inversa; Em outras palavras, estes transforma extraem de uma série de tempo as coisas mais significativas que estão acontecendo. Eles devem ser úteis para perceber coisas importantes, por exemplo, em software que monitora dados da série temporal, como dados de administração do sistema ou de rede, preço de compartilhamento, moeda, enquete ecológico, pesquisa de parecer, dados de gerenciamento de processos e assim por diante. , Matemática :: Walshtransform usa rotinas C para executar as transformações. Isso é executado 25 a 30 vezes mais rápido do que as versões anteriores.Não incluídas são multidimensionais e transformações de Walsh, conversão entre funções de autocorrelação lógica e aritmética, ou conversão entre o espectro de energia Walsh e o espectro de energia Fourier.Synopsis usam matemática :: Walshtransform ; @F = (1,618, 2.718, 3.142, 4.669); # deve ser poder - dois longos @ FH1 = FHT (@F); # Hadamard transform @ fh1 = fhtinv (@ fh1); # ou @ fw2 = fwt (@f); # Walsh Transform @ fw2 = fwtinv (@ fw2); @ Fh2 = walsh2hadamard (@ fw2); @Ps = power_spectrum (@F); Importar matemática :: Walshtransform QW (: todos); @whats_ing_on = maior (9, fwt (sublister (\ @ time_series, -16))); @ Event1 = fwt (sublister (\ @ time_series, 478,16)); @ Event2 = fwt (sublista (\ @ time_series, 2316,16)); @ Event3 = fwt (sublister (\ @ time_series, 3261,16)); $ Event1 = 0,0; $ Event2 = 0,0; $ Event3 = 0,0; # ignore constante @ event1 = normalize (@ event1); # ignorar escala @ event2 = normalize (@ event2); @ Event3 = normalize (@ event3); @Typical_event = média (\ @ event1, \ @ event2, \ @ event3); ... @Now = FWT (sublista (\ @ time_series, -16)); $ Agora = 0,0; @Now = normalize (@Now); if (distância (\ @ agora, \ @typical_event) <.28) {get_worried (); } Requisitos: · Perl.

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