Урок 4.Вычисление производных 4.1 Вычисление производных явно заданных функций
Для вычисления производной в Maple предусмотрена процедура diff(), параметрами которой являются: а) функция, от которой берут производную, б) переменная, по которой эту производную следует брать. Результатом выполнения процедуры является выражение, задающее искомую производную. Кроме того, существует неактивная форма процедуры вычисления производной – Diff (). В отличие от активной формы (той, что начинается со строчной буквы), неактивная используется не для непосредственного вычисления производной, а для символьной записи самой операции. В дальнейшем выражение для производной может быть вычислено с помощью процедуры value(), если результат выполнения процедуры Diff () указать в качестве ее параметра. Совет ![]() Кроме того, для вычисления производных в Maple может использоваться оператор D. Однако в отличие от процедуры diff(), которая вычисляет производную от символьного выражения, оператор D используется для вычисления производной от оператора. Например, производную от синуса можно вычислить следующим образом. С помощью оператора D это делается несколько иначе. Допустим и такой синтаксис вызова оператора D. В последнем случае в первых скобках после оператора D указывается оператор (функция), на который действует D, а в следующих скобках – аргумент для полученного в результате оператора (в данном случае оператора D(sin)=cos). На
заметку ![]() Далее имеет смысл остановиться более детально на решении конкретных задач.
В последнем случае в первых скобках после оператора D указывается оператор (функция), на который действует D, а в следующих скобках – аргумент для полученного в результате оператора (в данном случае оператора D(sin)=cos). На
заметку Далее имеет смысл остановиться более детально на решении конкретных задач.
Задача 4.1В первую очередь определим саму функцию, от которой следует брать производную. Сделать это можно следующим образом. Здесь у – функция (ее название), которой в качестве значения
присваивается оператор. Если воспользоваться оператором D, то получим несколько иной результат. Другими словами, результат такой операции – оператор. Приведенная выше запись значит, что аргументу х в результате действия на него оператора D(y) в соответствие ставится выражение, которое указано после стрелки.Очень часто выражения, выводимые Maple в качестве результата
выполнения той или иной операции, громоздки. Поэтому их приходится упрощать. В
этом случае полезнапроцедураsimplify(). В
качестве ее аргумента указывается выражение, которое следует упрощать. В данном
случае это переменная среды %. Переменная возвращает в качестве своего
значения результат выполнения последней команды, причем не обязательно в
текущем рабочем листе (в рассматриваемом случае переменная возвращает
вычисленное выше выражение для производной). При дифференцировании в качестве первого аргумента процедуры diff () указывается выражение у (зависящее от х, но хочется еще раз подчеркнуть, это не функциональная зависимость) В отличие от предыдущей задачи, зависимость выражения у от х явно не указывается (здесь как раз и проявляется то, что зависимость не является функциональной). В предыдущей задаче переменная у объявлялась как оператор, поэтому при ее вызове необходимо было указать, на какой аргумент она действует. В данном же случае у – это просто название выражения. Однако самый незатейливый способ вычисления производной представлен ниже.
В качестве первого параметра в ней использована уже
упоминавшаяся переменная среды (%), а вторым
параметром указана опция trig. Это инструкция для вычислительного ядра
Maple использовать встроенные алгоритмы преобразования тригонометрических
выражений: в частности, произведения тригонометрических функций заменяются, где
это возможно, тригонометрическими функциями от суммы (разности) аргументов. В качестве параметра процедуры diff () можно сразу указать дифференцируемое выражение. Поскольку очевидно, что в полученном после дифференцирования выражении имеется возможность вынести за скобки общий множитель, воспользуемся следующей командой. Переменная среды %, указанная в качестве первого параметра процедуры collect(), определяет выражение, которое нужно преобразовать, а второй параметр указывает на то, что в выражении слагаемые следует группировать по степеням 1/х. На
заметку Вычислительное ядро Maple достаточно эффективно работает не только с непрерывными функциями, но и с такими, которые имеют точки (или области) разрывов. Задача 4.4Найти производную функции . Определяем функцию у(х) следующим образом. При этом целая часть числа х возвращается функцией Maple floor(). На
заметку Дальше процедура вычисления производной уже знакома. Последнее выражение содержит функцию floor(), у которой указано два аргумента. В этом случае первый аргумент определяет порядок производной, второй – непосредственно аргумент. Другими словами, floor(1,x) – это первая производная от функции floor(x), которая во всех точках равна нулю, кроме целочисленных значений аргумента – в этих точках производная не определена (поскольку floor(х) в этих точках имеет неустранимый разрыв).![]() Полученное выражение, при желании, можно упростить. Чтобы представить себе, что же это за функция, построим ее график. В качестве первого аргумента процедуры plot(), используемой для отображения двухмерных графиков, указывается выражение, график которого следует построить. В данном случае это выражение определяется значением переменной среды %. Второй аргумент является равенством, где указывается переменная, относительно которой следует строить график (левая часть равенства), а после знака равенства – диапазон ее изменения. На
заметку Следующие
параметры являются необязательными. В приведенном примере это заголовок (опция title) и шрифт
для этого заголовка (опция title-font). Значения этих опций указываются после
знака равенства: заголовок (его значение) заключается в двойные кавычки, а
шрифт – это список (в квадратных скобках через запятую указываются тип шрифта,
его стиль и размер). На
заметку Внимание! Следует также иметь в виду, что внешний вид графиков, которые пользователь увидит на экране, если введет предложенные команды, может не соответствовать тому, что показано в книге. В этом случае желаемого результата можно добиться с помощью уже упомянутой контекстной панели или раскрывающегося меню. Как будет показано далее, внешний вид графиков можно задавать непосредственно с помощью опций процедурыplot(). Однако на данном этапе это не является первостепенной задачей. |
pyqtgraph — Как получить производную от сигнала в Python?
Задавать вопрос
спросил
Изменено 3 года, 9 месяцев назад
Просмотрено 12 тысяч раз
Я новичок в языке Python и программировании.
Я пытаюсь получить и отличить живой сигнал от платы Arduino UNO, используя последовательный порт USB. Пока я получаю данные без проблем, но я не могу получить информацию о том, как их различать.
Не могли бы вы, ребята, помочь мне с этим или указать мне, где я могу получить некоторую информацию об этом.
Буду очень признателен за помощь.
Вот мой код
Обс.: Я начинаю 😀
# -*- кодировка: utf-8 -*- очередь импорта из коллекций серийный номер импорта импортировать pyqtgraph как pg из pyqtgraph.Qt импортировать QtCore, QtGui импортировать numpy как np arduinoData = serial.Serial('COM4', 4800) выиграть = pg.GraphicsWindow() win.setWindowTitle('пример pyqtgraph: прокрутка графиков') # В этих примерах размер массива фиксирован. p1 = win.addPlot() p2 = win.addPlot() данные1= [0,0] вектор = очередь () для я в диапазоне (300): строка = arduinoData.readline() строкаx = строка.split(',') время = с плавающей запятой (строкаx [0]) расстояние = число с плавающей запятой (строка x [1]) вектор=(время, расстояние) vectorx = np.массив (вектор) data1=np.vstack((data1,vectorx)) кривая1 = p1.plot(data1) кривая2 = p2.plot(данные1) ptr1 = 0 защита update1(): глобальные данные1, кривая1, точка1 данные1[:-1] = данные1[1:] строка = arduinoData.readline() строкаx = строка.split(',') время = с плавающей запятой (строкаx [0]) расстояние = число с плавающей запятой (строка x [1]) вектор=(время, расстояние) vectorx=np.array(вектор) данные1[-1]=векторx # печать (данные1) кривая1.setData(данные1) ptr1 += 1 кривая2.setData(данные1) кривая2.setPos(ptr1, 0) # обновить все графики обновление защиты(): обновление1() таймер = pg.QtCore.QTimer() timer.timeout.connect (обновление) таймер.старт(50) ## Запустить цикл событий Qt, если он не работает в интерактивном режиме или не использует pyside. если __name__ == '__main__': импорт системы если (sys.flags.interactive != 1) или нет hasattr(QtCore, 'PYQT_VERSION'): QtGui.QApplication.экземпляр().exec_()
- питон
- pyqtgraph
- дифференциация
3
«Для различения сигнала» — это выражение, которое редко используется в английском языке (хотя согласно Google оно кажется правильным). Вот почему у вас с @zvone возникло недопонимание. Вероятно, лучше сказать, что вы хотите «взять производную» сигнала.
Во всяком случае, функция numpy.gradient может это сделать.
2
Я нашел хорошее шоу и рассказал, выполнив поиск «как отличить форму волны в питоне»
https://plot.ly/python/numerical-дифференциация/
import numpy as np импортировать matplotlib.pyplot как plt рис = plt.figure() img = fig.add_subplot (1, 1, 1) х = np.linspace (0, 2 * np.pi, 100) у = np.sin (х) dy = np.zeros (y.shape, np.float) dy[0:-1] = np.diff(y)/np.diff(x) dy[-1] = (y[-1] - y[-2])/(x[-1] - x[-2]) img.plot(x,y, label='$f(x) = sin(x)$') img.plot(x,dy, label='$f\'(x) = cos(x)$') изображение.легенда() plt.show()
Зарегистрируйтесь или войдите в систему
Зарегистрируйтесь с помощью Google
Зарегистрироваться через Facebook
Зарегистрируйтесь, используя электронную почту и пароль
Опубликовать как гость
Электронная почта
Обязательно, но не отображается
Опубликовать как гость
Электронная почта
Требуется, но не отображается
Производное изображение · Крис Маккормик
Взятие производной изображения — это концепция, которую я видел как при обнаружении границ, так и при вычислении оптического потока. Меня это чертовски смутило, потому что обычно я думаю о производных с точки зрения получения производной от непрерывной функции. Однако с изображением у вас есть двумерная матрица кажущихся случайными значений, так что может означать получение производной?
Когда вы берете производную изображения, вы на самом деле берете то, что называется дискретной производной, и это скорее аппроксимация производной. Одним из простых примеров является то, что вы можете взять производную в направлении x в пикселе x1, взяв разницу между значениями пикселей слева и справа от вашего пикселя (x0 и x2).
Я думаю, проще всего увидеть, как производная изображения полезна для определения границ. Производная функции говорит вам о скорости изменения, а край представляет собой высокую скорость изменения.
Источники
Есть ряд источников, которые я использовал для изучения этой темы.
Университет Центральной Флориды (UCF) Лекция на YouTube
Университет Невады, Рино (UNR) Слайды лекций
Википедия
Примечания
Видеолекция доктора Шаха начинается с краткого повторения определения производной в исчислении. В исчислении у нас есть непрерывные функции, но с изображениями у нас есть дискретные данные.
Первое уравнение ниже показывает расчетное определение производной. Для данных изображения наименьшая возможная дельта x равна 1, поэтому мы используем второе и третье уравнения для аппроксимации производной.
Взятие разницы между х и х-1 — это только одна возможность, и она называется «обратной разностью». Другие варианты:
На самом деле изображение имеет три переменные: координату x, координату y и интенсивность. Таким образом, производная изображения имеет два измерения. Мы можем взять производную по оси x и по оси y, и вместе они составят «вектор градиента»:
[на 13:31 в видео]
Возвращаясь к обнаружению края, направление градиента дает вам нормаль к краю (оно перпендикулярно краю), а величина градиента дает вам силу края.
Чтобы вычислить производную по x для заданного пикселя, на практике это звучит так, чтобы уменьшить влияние шума, мы:
** **
[15:07]
Примените маску, умножив каждый компонент матрицы на соответствующее значение пикселя (интересующий пиксель находится в центре матрицы) и просуммируйте их все.
Опять же, мы могли бы просто использовать среднюю строку для fx и среднюю колонку для fy, но мы включили окружающие пиксели, чтобы уменьшить влияние шума.
Мы не можем применить маску к граничным пикселям, поэтому мы этого не делаем, производная в этих пикселях установлена на 0. [16:42]
Он не упоминает об этом, пока позже не расскажет о детекторах границ, но производная маска, которую он использует здесь, называется оператором Превитта, и вы можете прочитать больше о ней в Википедии: http://en. wikipedia.org/wiki /Прюитт_оператор. Я предполагаю, что оператор Превитта опускает 1/3 ради вычислительной эффективности.
В обеих лекциях приведено следующее изображение в качестве примера производной по x и y.
Обратите внимание, как на изображении df/dx более очевидна вертикальная граница между ее лицом и волосами, или, аналогично, вертикальная граница между ее волосами и стеной. Изображение df/dy, с другой стороны, подчеркивает горизонтальные края, такие как сторона/верхняя часть ее руки, край ее глаз и ее брови.
Значение оттенков серого в этих изображениях на некоторое время сбило меня с толку. Причина, по которой изображения в основном серые, заключается в том, что значение производной на самом деле находится в диапазоне от -255 до 255, но для его визуализации мы должны масштабировать это в диапазоне от 0 до 255. Таким образом, где бы производная ни была равна нулю (нет края), она задана значение 128 (нейтральный серый).
Также обратите внимание, что на изображении df/dx горизонтальный переход от светлого к темному (например, сторона ее лица) окрашен в белый цвет, а переход от темного к светлому (например, на ее руке) окрашен в черный цвет.