smoothing

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R - ksmooth取得できませんかKernSmoothパッケージには、私は私に次の例のために何も与えることksmooth機能やKernSmoothパッケージを取得するように見えることはできません

動作するように：次のようになります x <- 1:100 y <- 3*sin(x/10)+rnorm(100) plot(x,y) を： http://oi63.tinypic.com/jh5u37.jpg ksmooth機能は何もしませんし、ちょうど同じ点を私に戻っています。 KernSmoothパッケージを使うと、私が得ることができるのは線形近似です。 ksmooth(x,y,ker

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ミリメートルに基づいて3D画像のスムージングを行う方法は？

私は、イメージの平滑化のスケールがミリメートルに基づいているという論文をシミュレートしています。 3D画像のフォーマットはDICOMです。画像ウィンドウサイズとXの例については、通常の平滑と規模秒以下のように、行われています： f1 = fspecial('gaussian',[size,size],s); Smooth1 = imfilter(X,f1); は、誰もが私は平滑化を行うことが

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c＃Kinect V2で背景を取り除いている間にエッジを平滑化

私は背景を削除し、Kinect V2とc＃/ WPFでリアルタイムでボディを残しています。背景を削除すると問題はありませんが、ボディのエッジは非常に荒く、端にはJaggiesがあります。エッジをリアルタイムで滑らかにする必要があります（毎秒30フレーム）。私はそれについてのアドバイスを感謝します。私はエッジを選択することができます（Photoshopのマジックワンドに似ています）。ガウスぼ

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独自のスムージングフィルタが機能しない

スムージングフィルタを試しています。私はOpenCVフィルター機能を使用したくない（はい、私はそれが存在することを知っているが、教科的な使用のために私は私を作りたい）。コードを実行すると、出力Matが伸びることがわかります。私はOpenCVで新しく、何が起こったのか理解できません。私のコードでは、私は元の画像に境界線を追加するので、私は3x3のフィルタを適用することができますstackoverfl

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データフレームパンダ用の加算スムージン

私は多くのゼロを持つパンダに大きなデータフレームを持っています。追加スムージングを適用したいが、それを最初から書くのではなく、パンダで「平滑化」されたデータフレームを作成するより良い方法があるのだろうかと思う。ありがとう！

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stat_quantileを使用している場合のggplot2の信頼区間バンド？

メジアンスプラインと対応する信頼区間バンドをggplot2散布図に追加したいと思います。私は'quantreg'-package、より具体的にはrqss関数（Additive Quantile Regression Smoothing）を使用しています。 ggplot2で私は中央値スプラインを追加することですが、ない信頼区間バンド： fig = ggplot(dd, aes(y = MeanEs

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OpenGLスムーズズーム

私の目標は、マウスのスクロールにズーム機能を実装することです。これまではglViewportを使ってズーム効果を実装しましたが、これはかなりうまく動作します。もちろん、画像は滑らかではありません。ぎこちないピクセルを示します。ズーム後に画像をよりスムーズにするために、今すぐ試してみたいと思います。私は既にglTexParameteri（GL_TEXTURE_2D、GL_TEXTURE_MAG

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与えられたデータに近似多項式近似

近似多項式近似に問題があります。私の問題の詳細なレビューはHEREです。基本的に私は多項式の中間部分を滑らかにして、長い数学的操作を行い、以下に示します。私が得たアイデアは、多項式（その点）の終わりから最初から範囲と範囲をとり、中間セクションに波打ちを持たない近似多項式を作ることです。選択したポイントを以下に示します。しかし、polyfit関数を使用することで、私が期待していた多項式を得るこ

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スプラインを単純化するには？

私が取り組んでいるプロジェクトで興味深いアルゴリズム上の課題があります。私は、十分にズームイン通りの両側に建物を指して座標点のソートされたリストを持っているが、このようになります：が、私はこのジグザグを取り、線形化するために、それを滑らかたいです下にある通り。私は、ソリューションのカップルを考えることができ：計算は、6かそこらポイントのローリング平均値を使用して重心、およびそれらを使用してい

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`smooth.spline`が長い（周期的な）時系列に深刻に劣る

非常に長くてノイズの多いデータをRで滑らかにしたいと思います。しかし、非常に周期的なデータの場合、すぐに使用できるsmooth.spline()はすぐに壊れます平滑化されたデータが鳴り始める。（またはノイズなし）コサイン時系列を考えてみましょう t <- seq(0,100*2*pi,length.out=3000) y <- cos(t)# + rnorm(length(t), 0,0.05