Matemáticas :: WalshTransform FAST HADAMARD y WALSH Transforma
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Fast Hadamard y Walsh Transforms Matemáticas :: WalshTransform Implement FAST HADAMARD y WALSH Transformes y sus transformes inversos. También se incluyen las rutinas para convertir a un Hadamard a una transformación de Walsh y viceversa, para calcular la convolución lógica de dos listas, o la autocorrelación lógica de una lista, y para Cálculo del espectro de energía de Walsh: en resumen, casi todo lo que usted quiso hacer con una transformación de Walsh. El hablainteligente se puede reconstruir al transformar bloques de transformación de, por ejemplo, 64 muestras, eliminando todos los varios componentes de transformación más grandes y transformación inversa; En otras palabras, estas transformas extraen de una serie de tiempo las cosas más significativas que están sucediendo. Deben ser útiles para notar cosas importantes, por ejemplo, en el software que monitorea los datos de la serie de tiempo, como los datos del sistema o la administración de la red, el precio de la acción, la moneda, el ecológico, la encuesta de opinión, los datos de gestión de procesos, etc. de la versión 1.10. , Matemáticas :: WalshTransform usa rutinas C para realizar las transformaciones. Esto se ejecuta de 25 a 30 veces más rápido que las versiones anteriores. Todavía no se incluyen las transformaciones multidimensionales de Hadamard y Walsh, la conversión entre las funciones de autocorrelación lógicas y aritméticas, o la conversión entre el espectro de energía de Walsh y el Fourier Power Spectrum.Synopsis utiliza matemáticas :: walshtransform ; @f = (1.618, 2.718, 3.142, 4.669); # debe ser poder-de dos largos @ fh1 = fht (@f); # Hadamard Transform @ FH1 = FHTINV (@ FH1); # o @ fw2 = fwt (@f); # Walsh Transform @ FW2 = FWTINV (@ FW2); @ Fh2 = walsh2hadamard (@ fw2); @Ps = power_spectrum (@f); Importar matemáticas :: walshtransform qw (: todos); @whats_goy_on = más grande (9, FWT (sublista (SUBLIST (\ @ Time_Series, -16)); @ Evento1 = fwt (sublist (\ \ time_series, 478,16)); @ Evento2 = fwt (sublist (\ \ time_series, 2316,16)); @ Event3 = fwt (sublist (\ \ time_series, 3261,16)); $ Event1 = 0.0; $ Event2 = 0.0; $ Event3 = 0.0; # ignorar constantmente @ evento1 = normalizar (@ event1); # ignorar la escala @ evento2 = normalizar (@ event2); @ Event3 = normalize (@ event3); @Typical_event = promedio (\ @ evento1, \ @ event2, @ Event3); ... @Now = FWT (SUBLIST (\ \ TIME_SERIES, -16)); $ Ahora = 0.0; @Now = Normalize (@Now); if (distancia (\ @ ahora, \ @ @typical_event) <.28) {get_worried (); } Requisitos: · Perl

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