Medianfilter
Viktigt
Stödet för Machine Learning Studio (klassisk) upphör den 31 augusti 2024. Vi rekommenderar att du byter till Azure Machine Learning innan dess.
Från och med den 1 december 2021 kan du inte längre skapa nya Machine Learning Studio-resurser (klassisk). Du kan fortsätta att använda befintliga Machine Learning Studio-resurser (klassisk) till och med den 31 augusti 2024.
- Se information om hur du flyttar maskininlärningsprojekt från ML Studio (klassisk) till Azure Machine Learning.
- Läs mer om Azure Machine Learning.
Dokumentationen om ML Studio (klassisk) håller på att dras tillbaka och kanske inte uppdateras i framtiden.
Skapar ett medianfilter som används för att jämna ut data för trendanalys
Kategori: Datatransformering/filter
Anteckning
Gäller endast för: Machine Learning Studio (klassisk)
Liknande dra och släpp-moduler finns i Azure Machine Learning designer.
Modulöversikt
Den här artikeln beskriver hur du använder modulen Medianfilter i Machine Learning Studio (klassisk) för att definiera ett medianfilter för att tillämpa på en serie värden som representerar en digital indatasignal eller bild.
Medianfilter används ofta i bildigenkänning för att minska bruset så att funktioner lättare kan identifieras.
Anteckning
Ett filter är en överföringsfunktion som tar en indatasignal och skapar en utdatasignal baserat på filteregenskaperna. Vid digital signalbearbetning kan användningen av filter förbättra resultatet av bild- eller röstigenkänning. Mer information finns i Filtrera.
När du har definierat en filtertransformering som uppfyller dina behov med hjälp av modulen Medianfilter kan du tillämpa filtret på data genom att ansluta en datauppsättning och filtret till modulen Använd filter .
Tips
Behöver du filtrera data från en datauppsättning eller ta bort saknade värden? Använd de här modulerna i stället:
- Rensa saknade data: Använd den här modulen för att ta bort saknade värden eller ersätta saknade värden med platshållare.
- Partition och exempel: Använd den här modulen för att dela upp eller filtrera datauppsättningen efter villkor, till exempel ett datumintervall, ett specifikt värde eller reguljära uttryck.
- Klipp ut värden: Använd den här modulen för att ange ett intervall och endast behålla värdena inom det intervallet.
Så här konfigurerar du medianfilter
Lägg till medianfiltret i experimentet. Du hittar den här modulen under Datatransformering i kategorin Filter .
För Längd skriver du ett heltalsvärde som definierar den totala storleken för fönstret där filtret tillämpas. Detta kallas även filtermasken.
Värdet ska vara ett udda, positivt heltal. Om du anger ett jämnt tal minskas maskstorleken med ett.
Masken börjar som standard med det aktuella värdet och skapar ett fönster centrerat på det aktuella värdet.
Om du till exempel skriver 5 som längd - eller fönsterstorlek beräknas medianvärdet över ett skjutfönster som består av 5 värden centrerad på det aktuella värdet. Om du skriver 4 reduceras masken till 3 värden, centrerad på indexvärdet.
Anslut filtret för att tillämpa filter och ansluta en datauppsättning.
Använd kolumnväljaren för att ange vilka kolumner i datauppsättningen som filtret ska tillämpas på. Som standard använder modulen Använd filter filtret för alla valda numeriska kolumner.
Kör experimentet. Följande åtgärder tillämpas på de valda kolumnerna:
- För varje uppsättning värden som ingår i fönstret eller masken beräknar filteralgoritmen medianen.
- Det aktuella värdet (eller indexvärdet) ersätts med medianvärdet.
Exempel
Exempel på hur filter används i maskininlärning finns i det här experimentet i Azure AI-galleriet:
- Filter: Det här experimentet visar alla filtertyper med hjälp av en konstruerad vågformsdatauppsättning.
Tekniska anteckningar
Det här avsnittet innehåller implementeringsinformation, tips och svar på vanliga frågor.
Implementeringsdetaljer
Varje post i utdatasignalen är lika med medianvärdet för posterna i en delmängd (mask) av indatasignalen och centrerad vid motsvarande index. Maskstorleken ska vara ett udda, positivt heltal.
Om du ger den här metoden en maskstorlek med jämna värden minskas den med en. Till exempel m=2q+1definieras filtret som: yi = median[{xi-q,…, xi+q}]
Värden utanför indatasignalens kantlinjer antas vara lika med värdet vid kantlinjen. Om n är längden på indatasignalen:
För mer information om medianfilter ger den här Wikipedia-artikeln en bra förklaring av teori och tillämpning:
Modulparametrar
| Name | Intervall | Typ | Standardvärde | Description |
|---|---|---|---|---|
| Längd | >=1 | Integer | 5 | Filterfönstrets längd |
Utdata
| Namn | Typ | Description |
|---|---|---|
| Filtrera | IFilter-gränssnitt | Filterimplementering |