画素あたり定数時間ガウシアンフィルタのサーベイ - wosugi blog
@sakanazensen君が主催する『Computer Vision Advent Calendar 2012』に自分も微力ながら参戦することにしました。テーマはCV分野でもよく用いられている『ガウシアンフィルタ』についてです。特に処理時間がスケールσに依存しない『（画素あたり）定数時間ガウシアンフィルタ』についてまとめます。これはスケールスペースを活用する手法（SIFT特徴点検出や顕著性マップなど）において役立つかと思われます。私はこのテーマについてここ一年取り組んできたのですが、その中でつかんだコツや実装後の感想などについて主観的にですが列挙してみます。参考文献も挙げますので、興味のある方はぜひトライしてみてください。 ちなみに画像処理では2次元フィルタリングについて考える必要がありますが、ガウシアンフィルタは可分(separable)である（N次元ガウシアンはN個の1次元ガウシアン
100行で作る定数時間バイラテラルフィルタ - Qiita
J_p = \frac{\sum_{q \in \mathcal{N}_p} \exp\left(\frac{\|p-q\|_2^2}{-2\sigma_{s}^{2}}\right)\exp\left(\frac{\|I_p-I_q\|_2^2}{-2\sigma_{r}^{2}}\right)I_q}{{\sum_{q \in \mathcal{N}_p} \exp\left(\frac{\|p-q\|_2^2}{-2\sigma_{s}^{2}}\right)\exp(\frac{\|I_p-I_q\|_2^2}{-2\sigma_{r}^{2}})}} 畳み込みカーネルの範囲は集合で$\mathcal{N}_p$で表しています（2重ループで書くのめんどくさい）． $p,q$に対する位置変化に対する重みをスペースカーネル（一個目のexp），$I_p,I_q$に対する輝度変化に対する重
Python で学ぶベイズフィルタとカルマンフィルタ (翻訳) - inzkyk.xyz
翻訳について これは Roger R. Labbe 著 Kalman and Bayesian Filters in Python の翻訳です。英語版は CC BY 4.0 ライセンスで公開されています。 この翻訳は CC BY 4.0 ライセンスの許諾に基づいて公開されます。 PDF 版と Jupyter Notebook 版について この翻訳の PDF 版と Jupyter Notebook 版を BOOTH で販売しています。 謝辞 英語版の著者 Roger R. Labbe 氏に感謝します。 誤植を指摘して頂いた小山浩之氏 (https://twitter.com/0yama) に感謝します。
社心春の方法論セミナー2019_YT_公開.pdf
#SRE論文紹介 Detection is Better Than Cure: A Cloud Incidents Perspective V. Ganatra et. al., ESEC/FSE’23
社会心理学者のための時系列分析入門_小森
2. 自己紹介 •小森 政嗣（こもりまさし） • 大阪電気通信大学 情報通信工学部 情報工学科 • 専門：感性情報学 • 様々な時系列データを扱ってきた • ラットやサルの電気生理 • 合コン・カウンセリング・授業場面の体の動き • ツイッターの投稿の時間的変化 • 気分障害患者の日内活動量パタン -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 0 500 1000 1500 2000 2500 INTENSITYOF BODYMOVEMENT[dB] TIME[s] COUNSELOR CLIENT ユング派のカウンセリング場面のビデオ解析 Nagaoka & Komori, 2008; 小森・長岡, 2010
電子情報通信学会：高校生初 無線通信の新技術を発表 | 毎日新聞
電子情報通信学会の横須賀高のブースには２人の説明を聞きに多くの業界関係者が訪れた＝東京都足立区で３月２０日、堀和彦撮影 神奈川県立横須賀高校の２年生２人が携帯電話など無線通信の新技術を発明し、東京都足立区で開かれた電子情報通信学会で研究結果を発表した。現役高校生の同学会での発表は初めての快挙。新技術が実用化されれば通信速度が飛躍的に向上するといい、２人を指導してきた横須賀テレコムリサーチパークの太田現一郎・工学博士は「画期的な発見だ。２人はどんな数式にも動じず逃げなかった」と新発見に目を細める。 論文タイトルは「第６世代移動通信に向けた変調方式の研究」で、同校の瀧川マリアさんと原佳祐さんがまとめた。現在の高速データ通信技術「ＭＩＭＯ方式」は、複数のアンテナから同じ周波数で送信した電波が障害物で乱反射し、波形がゆがんだ状態で受信される。しかし、２人はあらかじめ周波数や振幅を変化させ「模様」を
【信号処理・制御工学の基礎】線形差分方程式の表現まで - HELLO CYBERNETICS
はじめに 前回の復習 インパルス応答でのシステムの考え方 インパルス応答を作る＝線形時不変システムを作る 補足 リアルタイムで動くシステム 線形差分方程式によるフィルタ設計 FIRフィルタとIIRフィルタ FIRフィルタ IIRフィルタ 線形差分方程式によるフィルタ処理 scipy.signal.lfilter 最後に 周波数解析へ進むとできること インパルス応答の議論は必要だったのか？ 周波数領域での解析を最初からやればいいんじゃないのか はじめに 以下の記事の続き的な記事です。需要の無さは理解していますが自分の勉強と復讐を兼ねて記事を書いていきます。 s0sem0y.hatenablog.com 前回の復習 話の骨子は、のときのみを取るインパルス信号を導入することで、任意の入力信号を と表現できることから始まり（前回記事では、って別の文字を置いてましたが、実際のところ上記で良い）、線形
音割れ音源、機械学習で復元したくない？その1 〜短時間フーリエ変換と近接勾配法〜 - cocuh's note
このまえHな講義*1を受けてたあとに、@polamjag 氏とダベってたら 「音割れ音源復元できないか」 みたいな話がでて面白そうだったので趣味研究してみた成果だったりします。 信号解析初経験な上に片手間でやった研究なので、かなり穴だらけだと思うのでお気づきのことがありましたら、ご指摘お願いします。 背景 話によると、そこらへんで買った音源って音割れしてるらしい。 audacityで[view]->[show clipping]をオンにすると音割れ箇所を可視化してくれる。 ノーポイッを見てみた図。 (amazon mp3で購入、買ってない方ぜひ買いましょう。 http://www.amazon.co.jp/dp/B017BAK632 ) あかい。。。 ということで、ｻｰﾍﾞｲするこくたんであった。 目的 音割れしている音源(5分ぐらいの)をいい感じに補完して 人間の耳にやさしく 補完する。
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対人コミュニケーション研究における周波数解析
http://homepage3.nifty.com/first_physics/ctrltheory/ctrltheory.html