Filtro mediano
Importante
O suporte para o Estúdio de ML (clássico) terminará a 31 de agosto de 2024. Recomendamos a transição para o Azure Machine Learning até essa data.
A partir de 1 de dezembro de 2021, não poderá criar novos recursos do Estúdio de ML (clássico). Até 31 de agosto de 2024, pode continuar a utilizar os recursos existentes do Estúdio de ML (clássico).
- Consulte informações sobre projetos de machine learning em movimento de ML Studio (clássico) para Azure Machine Learning.
- Saiba mais sobre Azure Machine Learning.
A documentação do Estúdio de ML (clássico) está a ser descontinuada e poderá não ser atualizada no futuro.
Cria um filtro mediano usado para suavizar dados para análise de tendências
Categoria: Transformação de Dados / Filtro
Nota
Aplica-se a: Machine Learning Studio (clássico) apenas
Módulos semelhantes de arrasto e queda estão disponíveis em Azure Machine Learning designer.
Visão geral do módulo
Este artigo descreve como usar o módulo Filtro Mediano em Machine Learning Studio (clássico), para definir um filtro mediano para aplicar a uma série de valores que representam um sinal de entrada digital ou imagem.
Os filtros medianos são amplamente utilizados no reconhecimento de imagem para reduzir o ruído para que as funcionalidades possam ser mais facilmente detetadas.
Nota
Um filtro é uma função de transferência que toma um sinal de entrada e cria um sinal de saída baseado nas características do filtro. No processamento de sinais digitais, o uso de filtros pode melhorar os resultados do reconhecimento de imagem ou voz. Para mais informações, consulte Filter.
Depois de ter definido uma transformação de filtro que satisfaça as suas necessidades utilizando o módulo Filtro Mediano, pode aplicar o filtro aos dados ligando um conjunto de dados e o filtro ao módulo 'Filtro'.
Dica
É necessário filtrar dados de um conjunto de dados ou remover valores em falta? Utilize estes módulos em vez disso:
- Limpar dados em falta: Utilize este módulo para remover os valores em falta ou substituir os valores em falta por espaços reservados.
- Partição e Amostra: Utilize este módulo para dividir ou filtrar o conjunto de dados por critérios como uma gama de datas, um valor específico ou expressões regulares.
- Valores do clipe: Utilize este módulo para definir um intervalo e mantenha apenas os valores dentro desse intervalo.
Como configurar o filtro mediano
Adicione o filtro mediano à sua experiência. Pode encontrar este módulo na categoria De Transformação de Dados, na categoria Filtro .
Para o Comprimento, digite um valor inteiro que defina o tamanho total da janela através da qual o filtro é aplicado. Isto também é chamado de máscara de filtro.
O valor deve ser um número inteiro estranho e de valor positivo. Se especificar um número par, o tamanho da máscara é reduzido por um.
Por predefinição, a máscara começa pelo valor atual e cria uma janela centrada no valor atual.
Por exemplo, se escrever 5 como o comprimento ou o tamanho da janela, o valor mediano é calculado através de uma janela deslizante composta por 5 valores centrados no valor atual. Se escrever 4, a máscara é reduzida a 3 valores, centrado no valor do índice.
Ligação o filtro para aplicar o filtro e ligue um conjunto de dados.
Utilize o seletor de colunas para especificar quais as colunas do conjunto de dados às quais o filtro deve ser aplicado. Por predefinição, o módulo 'Filtro' Aplicar-se-á para todas as colunas numéricas selecionadas.
Execute a experimentação. Aplicam-se as seguintes operações às colunas selecionadas:
- Para cada conjunto de valores incluídos na janela ou máscara, o algoritmo do filtro calcula a mediana.
- O valor atual (ou índice) é substituído pelo valor mediano.
Exemplos
Por exemplo, como os filtros são usados na aprendizagem automática, consulte esta experiência na Galeria Azure AI:
- Filtros: Esta experiência demonstra todos os tipos de filtro, utilizando um conjunto de dados de forma de onda projetado.
Notas técnicas
Esta secção contém detalhes de implementação, dicas e respostas a perguntas frequentes.
Detalhes de implementação
Cada entrada no sinal de saída é igual à mediana das entradas num subconjunto (máscara) do sinal de entrada, e centrada no índice correspondente. O tamanho da máscara deve ser um número inteiro estranho e de valor positivo.
Se fornecer este método com um tamanho de máscara de valor igual, é reduzido por um. Por exemplo, dado m=2q+1, o filtro é definido como: yi = median[{xi-q,…, xi+q}]
Os valores além das fronteiras do sinal de entrada são assumidos como iguais ao valor na fronteira. Isto é, se n for o comprimento do sinal de entrada:
Para obter mais informações sobre filtros medianos, este artigo da Wikipédia fornece uma boa explicação da teoria e aplicação:
Parâmetros do módulo
| Nome | Intervalo | Tipo | Predefinição | Description |
|---|---|---|---|---|
| Comprimento | >=1 | Número inteiro | 5 | Comprimento da janela do filtro |
Saída
| Nome | Tipo | Description |
|---|---|---|
| Filtro | Interface IFilter | Implementação do filtro |