تتحرك من المتوسط ، تقدير ، matlab

شفرة المصدر المتقدمة. كوم. إضغط هنا للتحميل. التعرف البصري على الحروف (أوكر) هو ترجمة الصور النقطية التي تم مسحها ضوئيا من أحرف النص المطبوعة أو المكتوبة إلى رموز أحرف، مثل أسي. هذا هو وسيلة فعالة لتحويل المواد المطبوعة إلى ملفات البيانات التي يمكن تحريرها والتلاعب بها على جهاز الكمبيوتر. هذه هي التكنولوجيا التي تستخدمها المكتبات والوكالات الحكومية منذ وقت طويل لجعل الوثائق المطولة متاحة بسرعة إلكترونيا. وقد دفعت أوجه التقدم في تكنولوجيا التعرف الضوئي على الحروف إلى زيادة استخدامها من جانب المؤسسات. بالنسبة لكثير من مهام إدخال الوثائق، أوكر هو الأسلوب الأكثر فعالية من حيث التكلفة وسريعة المتاحة. وفي كل عام، تحرر التكنولوجيا فدان من مساحة التخزين مرة واحدة تعطى إلى خزائن الملفات وصناديق كاملة من الوثائق الورقية. قبل استخدام أوكر، يجب فحص المواد المصدر باستخدام الماسح الضوئي (وأحيانا لوحة الدوائر المتخصصة في الكمبيوتر) لقراءة في الصفحة كنقطة نقطية (نمط من النقاط). مطلوب أيضا للبرامج للتعرف على الصور. ثم يقوم برنامج التعرف الضوئي على الحروف (أوكر) بمعالجة عمليات المسح هذه للتمييز بين الصور والنصوص وتحديد الحروف التي يتم تمثيلها في المناطق الخفيفة والظلام. تتطابق أنظمة أوكر الأقدم مع هذه الصور مع الصور النقطية المخزنة استنادا إلى خطوط محددة. وقد ساعدت النتائج الناجحة أو المفقودة لنظم التعرف على الأنماط هذه على وضع سمعة أوكر لعدم الدقة. محركات أوكر اليوم إضافة خوارزميات متعددة من تكنولوجيا الشبكة العصبية لتحليل حافة السكتة الدماغية، خط الانقطاع بين الأحرف النص، والخلفية. السماح للمخالفات من الحبر المطبوع على الورق، كل خوارزمية متوسط ​​الضوء والظلام على طول جانب السكتة الدماغية، يطابق ذلك إلى الأحرف المعروفة ويجعل أفضل تخمين بشأن أي حرف هو عليه. ثم برنامج أوكر المتوسطات أو استطلاعات النتائج من جميع الخوارزميات للحصول على قراءة واحدة. حزمة برامجنا تقترح حل تصنيف الأحرف معزولة بخط اليد والأرقام من مجموعة البيانات أوجي القلم الأحرف باستخدام الشبكات العصبية. وتتكون البيانات من عينات من 26 حرفا و 10 أرقام مكتوبة من قبل 11 الكتاب على الكمبيوتر اللوحي. يتم كتابة الأحرف (في تنسيق ونيبين القياسية) في كل من العلوية والسفلية وهناك مجموعة كاملة من الأحرف لكل كاتب. لذلك يجب أن يكون الإخراج في واحدة من 35 الطبقات. الهدف النهائي هو بناء الكاتب نموذج مستقل لكل حرف. اختيار الخصائص القيمة أمر بالغ الأهمية في التعرف على الحروف، وبالتالي مجموعة جديدة وذات مغزى من الميزات، والإحداثيات الموحدة التفضيلية المعيارية (أودنك)، الذي قدمه C. أجيل، واعتمد. وتظهر هذه الميزات لتحسين معدل الاعتراف باستخدام خوارزميات تصنيف بسيطة بحيث يتم استخدامها لتدريب الشبكة العصبية واختبار أدائها على أوجي القلم الأحرف مجموعة البيانات. مصطلحات الفهرس: ماتلاب، مصدر، رمز، أوكر، التعرف الضوئي على الحروف، النص الممسوح ضوئيا، النص المكتوب، أسكي، حرف معزول. الشكل 1. النص المكتوب رمز مصدر بسيط وفعال للتعرف البصري على الأحرف. رمز تجريبي (محمية P - الملفات) المتاحة لتقييم الأداء. مطلوب ماتلاب أدوات معالجة الصور وماتلاب الشبكة العصبية أدوات. التعرف على الكتابة اليدوية للأحرف معزولة تنسيق ملف ونيبن المدعومة التفاضلية الإحداثيات تطبيع سريع وتنفيذ الأمثل سهلة وبديهية واجهة المستخدم الرسومية رمز تجريبي (المحمية P - الملفات) المتاحة لتقييم الأداء نوصي للتحقق من اتصال آمن إلى باي بال، من أجل تجنب أي احتيال. هذا التبرع يجب أن يعتبر تشجيع لتحسين القانون نفسه. نظام التعرف الضوئي على الحروف - انقر هنا للتبرع. من أجل الحصول على شفرة المصدر لديك لدفع مبلغ قليل من المال: 200 يورو (أقل من 280 دولار أمريكي). مرة واحدة كنت قد فعلت هذا، يرجى مراسلتنا عبر البريد الإلكتروني luigi. rosatiscali. it في أقرب وقت ممكن (في غضون أيام قليلة) سوف تتلقى الإصدار الجديد من نظام التعرف الضوئي على الأحرف. بدلا من ذلك، يمكنك الاستفادة باستخدام الإحداثيات المصرفية لدينا: كود المصدر المتقدم. كوم 31.10.2015 تم تحديث شفرة المصدر ماتلاب للاعتراف البيومترية. انخفاض التكاليف. يتم توفير جميع البرامج مع خصومات كبيرة، وتقدم العديد من الرموز مجانا. أداء أفضل. وقد تم إصلاح بعض الأخطاء الطفيفة. قدرات البرمجيات المحسنة. تم تحسين العديد من الرموز من حيث السرعة وإدارة الذاكرة. تابعونا على تويتر تابعنا على فاسيبوك تابعونا على يوتيوب تابعنا على لينكيدين المساعدة في الوقت الحقيقي. تواصل معنا الآن مع ال واتساب 393207214179 فيديو تعليمي. البرنامج هو بديهية وسهلة الفهم وموثقة بشكل جيد. بالنسبة إلى معظم الشفرات، تم نشر العديد من مقاطع الفيديو التعليمية في قناتنا على يوتوب. ونحن أيضا تطوير البرمجيات على الطلب. عن أي سؤال يرجى مراسلتنا عبر البريد الإلكتروني. انضم إلينا 21.06.2005 يمكن أن ينظر إلى نظام القياس الحيوي كنظام التعرف على الأنماط يتكون من ثلاث وحدات رئيسية: وحدة الاستشعار، وحدة استخراج الميزات ووحدة مطابقة الميزات. يتم دراسة تصميم مثل هذا النظام في سياق العديد من الطرائق البيومترية المستخدمة عادة - بصمات الأصابع والوجه والكلام واليد والقزحية. وسيتم عرض خوارزميات مختلفة تم تطويرها لكل من هذه الطرائق. 16.05.2006 الشبكة العصبية هي مجموعة مترابطة من الخلايا العصبية البيولوجية. في الاستخدام الحديث يمكن أن يشير المصطلح أيضا إلى الشبكات العصبية الاصطناعية، التي تتكون من الخلايا العصبية الاصطناعية. وبالتالي فإن مصطلح الشبكة العصبية يحدد مفهومين متميزين: - الشبكة العصبية البيولوجية هي الضفيرة من الخلايا العصبية المتصلة أو وظيفيا في الجهاز العصبي المحيطي أو الجهاز العصبي المركزي. - في مجال علم الأعصاب، فإنه غالبا ما يشير إلى مجموعة من الخلايا العصبية من الجهاز العصبي التي هي مناسبة للتحليل المختبري. وقد صممت الشبكات العصبية الاصطناعية لنمذجة بعض خصائص الشبكات العصبية البيولوجية، على الرغم من أن معظم التطبيقات ذات طبيعة تقنية في مقابل النماذج المعرفية. الشبكات العصبية مصنوعة من الوحدات التي غالبا ما يفترض أن تكون بسيطة بمعنى أن دولتهم يمكن وصفها من قبل أرقام واحدة، وقيم تفعيلها. كل وحدة يولد إشارة الإخراج على أساس تفعيلها. وحدات متصلة بعضها البعض على وجه التحديد، كل اتصال وجود وزن الفردية (وصفها مرة أخرى من قبل رقم واحد). وترسل كل وحدة قيمة خرجها إلى جميع الوحدات الأخرى التي لها اتصال بها. ومن خلال هذه التوصيلات، يمكن أن يؤثر إخراج وحدة واحدة على عمليات تنشيط الوحدات الأخرى. وتحسب الوحدة التي تستقبل التوصيلات تنشيطها عن طريق أخذ مجموع مرجح لإشارات الدخل (أي أنها تضاعف كل إشارة دخل بالوزن الذي يتوافق مع هذا الاتصال ويضيف هذه المنتجات). يتم تحديد الإخراج بواسطة وظيفة التنشيط بناء على هذا التنشيط (على سبيل المثال، تقوم الوحدة بإنتاج الإخراج أو الحرائق إذا كان التنشيط فوق قيمة العتبة). تتعلم الشبكات عن طريق تغيير أوزان التوصيلات. بشكل عام، تتكون الشبكة العصبية من مجموعة أو مجموعة من الخلايا العصبية المرتبطة جسديا أو المرتبطة وظيفيا. يمكن توصيل الخلايا العصبية واحدة إلى العديد من الخلايا العصبية الأخرى، ويمكن أن يكون العدد الإجمالي للخلايا العصبية والاتصالات في شبكة كبيرة للغاية. وعادة ما تتكون الوصلات التي تسمى نقاط الاشتباك العصبي من المحاور العصبية إلى التشعبات، على الرغم من أن الدعامات الصغرى الدرقية وغيرها من الوصلات ممكنة. وبصرف النظر عن الإشارات الكهربائية، وهناك أشكال أخرى من الإشارات التي تنشأ عن نشر العصبي، والتي لها تأثير على الإشارات الكهربائية. وهكذا، مثل الشبكات البيولوجية الأخرى، والشبكات العصبية هي معقدة للغاية. في حين يبدو وصفا تفصيليا للأنظمة العصبية غير قابل للتحقيق حاليا، يتم إحراز تقدم نحو فهم أفضل للآليات الأساسية. الذكاء الاصطناعي والنمذجة الإدراكية تحاول محاكاة بعض خصائص الشبكات العصبية. في حين أن مماثلة في تقنياتها، الأولى تهدف إلى حل مهام معينة، في حين أن الأخير يهدف إلى بناء نماذج رياضية من النظم العصبية البيولوجية. في مجال الذكاء الاصطناعي، تم تطبيق الشبكات العصبية الاصطناعية بنجاح في التعرف على الكلام، وتحليل الصور والتحكم التكيفي، من أجل بناء عوامل البرمجيات (في ألعاب الكمبيوتر والفيديو) أو الروبوتات المستقلة. ويستند معظم الشبكات العصبية الاصطناعية المستخدمة حاليا للذكاء الاصطناعي على التقدير الإحصائي، والتحسين والسيطرة النظرية. مجال النمذجة الإدراكي هو النمذجة الفيزيائية أو الرياضية لسلوك النظم العصبية التي تتراوح من المستوى العصبي الفردي (على سبيل المثال نمذجة منحنيات استجابة السنبلة من الخلايا العصبية إلى التحفيز)، من خلال مستوى الكتلة العصبية (على سبيل المثال نمذجة إطلاق سراح وتأثيرات الدوبامين في العقد القاعدية) لكائن كامل (مثل النمذجة السلوكية للكائنات الحية استجابة للمؤثرات). 11.06.2007 تشكل الخوارزميات الجينية فئة من تقنيات البحث والتكيف والتحسين استنادا إلى مبادئ التطور الطبيعي. وقد وضعت الخوارزميات الجينية من قبل هولندا. وتشمل الخوارزميات التطورية الأخرى استراتيجيات التطور، والبرمجة التطورية، ونظم المصنف، والبرمجة الوراثية. خوارزمية تطورية يحافظ على عدد من المرشحين الحل ويقيم نوعية كل مرشح الحل وفقا لدالة اللياقة البدنية مشكلة محددة، والذي يحدد البيئة للتطور. يتم إنشاء مرشحين حل جديد عن طريق اختيار أعضاء تناسب نسبيا من السكان وإعادة تجميعها من خلال مختلف المشغلين. خوارزميات تطورية محددة دير في تمثيل الحلول، وآلية الاختيار، وتفاصيل مشغلي إعادة التركيب. في الخوارزمية الجينية، يتم تمثيل المرشحين الحل كسلاسل حرف من الأبجدية (غالبا ما تكون ثنائية). في مشكلة معينة، يجب وضع خريطة بين هذه الهياكل الوراثية ومساحة الحل الأصلي، ويجب تحديد وظيفة اللياقة البدنية. وظيفة اللياقة البدنية يقيس نوعية الحل المقابلة لبنية وراثية. في مشكلة التحسين، وظيفة اللياقة البدنية ببساطة يحسب قيمة وظيفة الهدف. في مشاكل أخرى، يمكن تحديد اللياقة البدنية من خلال بيئة متجانسة تتكون من هياكل وراثية أخرى. على سبيل المثال، يمكن للمرء أن يدرس خصائص التوازن لمشاكل اللعبة النظرية حيث يتطور عدد من الاستراتيجيات مع اللياقة البدنية لكل استراتيجية تعرف بأنها متوسط ​​العائد ضد بقية السكان من السكان. تبدأ الخوارزمية الجينية مع عدد من المرشحين حل بشكل عشوائي. يتم إنشاء الجيل القادم من خلال إعادة ترتيب المرشحين واعدة. إعادة التركيب ينطوي على اثنين من الآباء المختارين عشوائيا من السكان، مع احتمالات الاختيار منحازة لصالح المرشحين تناسب نسبيا. يتم إعادة تجميع الوالدين من خلال مشغل كروس، الذي يقسم البنى الجينية اثنين بعيدا في مواقع مختارة عشوائيا، وينضم قطعة من كل الوالدين لخلق نسل (كضمانة ضد فقدان التنوع الجيني، يتم إدخال طفرات عشوائية في بعض الأحيان إلى النسل). وتقوم الخوارزمية بتقييم لياقة النسل وتحل محل أحد السكان غير النشطين نسبيا من السكان. وتنتج هياكل جينية جديدة حتى يكتمل توليدها. يتم إنشاء الأجيال المتعاقبة بنفس الطريقة حتى يتم استيفاء معيار إنهاء محدد جيدا. يوفر السكان النهائيون مجموعة من المرشحين الحل، واحد أو أكثر يمكن تطبيقها على المشكلة الأصلية. على الرغم من أن الخوارزميات التطورية ليست مضمونة للعثور على الأمثل العالمي، فإنها يمكن أن تجد حلا مقبولا بسرعة نسبيا في مجموعة واسعة من المشاكل. وقد تم تطبيق خوارزميات التطور على عدد كبير من المشاكل في الهندسة وعلوم الكمبيوتر والعلوم المعرفية والاقتصاد والعلوم الإدارية، وغيرها من المجالات. وازداد عدد التطبيقات العملية باطراد، وخاصة منذ أواخر الثمانينات. وتشمل تطبيقات الأعمال النموذجية تخطيط الإنتاج، جدولة ورشة العمل، وغيرها من المشاكل التوافقية الصعبة. كما تم تطبيق الخوارزميات الجينية على الأسئلة النظرية في الأسواق الاقتصادية، والتنبؤ بالسلاسل الزمنية، وتقدير الاقتصاد القياسي. وقد تم تطبيق الخوارزميات الجينية القائمة على سلسلة لإيجاد استراتيجيات توقيت السوق استنادا إلى البيانات الأساسية لأسواق الأوراق المالية والسندات. 23.04.2006 قائمة باللغات البرمجة القائمة على المصفوفة: سيلاب - سيلاب هو حزمة البرمجيات العلمية لحسابات العددية وتوفير بيئة الحوسبة مفتوحة قوية للهندسة والتطبيقات العلمية. تم تطويره منذ عام 1990 من قبل باحثين من إنريا و إنيك، وهو الآن تحتفظ وتطويرها من قبل سكيلاب كونسورتيوم منذ إنشائها في مايو 2003. مشروع R للحوسبة الإحصائية - R هو بيئة البرمجيات الحرة للحوسبة الإحصائية والرسومات. أنه يجمع ويعمل على مجموعة واسعة من منصات أونيكس، ويندوز وماك. أوكتاف - أوكتاف هي لغة رفيعة المستوى، تهدف في المقام الأول إلى الحسابات العددية. أنه يوفر واجهة سطر الأوامر مريحة لحل المشاكل الخطية وغير الخطية عدديا، وأداء التجارب العددية الأخرى باستخدام اللغة التي هي في الغالب متوافقة مع ماتلاب. ويمكن أيضا أن تستخدم لغة دفعة الموجه. بيثون - بيثون لغة ديناميكية موجهة نحو الكائن والتي يمكن استخدامها لأنواع كثيرة من تطوير البرمجيات. ويقدم دعما قويا للتكامل مع اللغات والأدوات الأخرى، ويأتي مع المكتبات القياسية واسعة النطاق، ويمكن تعلمها في غضون أيام قليلة. العديد من المبرمجين بيثون تقرير مكاسب الإنتاجية كبيرة ويشعر اللغة تشجع على تطوير أعلى جودة، وأكثر الحفاظ على code. GEOS 585A، تطبيق سلسلة تحليل الوقت الهاتف: (520) 621-3457 الفاكس: (520) 621-8229 ساعات العمل الجمعة 1 : 00-6: 00 بيإم (يرجى إرسال بريد إلكتروني إلى الجدول الزمني للاجتماعات) وصف المقرر أدوات التحليل في مجال الوقت والتردد يتم إدخال المجالات في سياق سلسلة زمنية العينة. يمكنني استخدام مجموعة بيانات من سلسلة زمنية عينة لتوضيح الطرق، وتغيير مجموعة البيانات في كل فصل دراسي وتقدم الدورة. هذا العام مجموعة البيانات عينة يأتي من مشروع جبهة الخلاص الوطني على التباين سنوباك في حوض نهر أمريكا في ولاية كاليفورنيا. وتشمل مجموعة البيانات هذه التسلسل الزمني للحلقات الشجرية، والمؤشرات المناخية، وسجلات تدفق المجاري المائية، والمسلسلات الزمنية لمكافئ ثلج الماء المقاسة في محطات الدورة الثلجية. سوف تجميع سلسلة الوقت الخاص بك لاستخدامها في الدورة. قد تكون هذه من مشروع البحث الخاص بك. العودة إلى أعلى الصفحة هذه دورة تمهيدية، مع التركيز على الجوانب العملية لتحليل السلاسل الزمنية. يتم عرض طرق هرمية - بدءا من المصطلحات والرسومات الاستكشافية، والانتقال إلى الإحصاءات الوصفية، وتنتهي مع إجراءات النمذجة الأساسية. وتشمل الموضوعات ديترندينغ، والتصفية، والنمذجة الانحدار الذاتي، والتحليل الطيفي والانحدار. يمكنك قضاء أول أسبوعين تثبيت ماتلاب على جهاز الكمبيوتر المحمول الخاص بك، والحصول على مقدمة أساسية لماتلاب، وتجميع مجموعة البيانات الخاصة بك من سلسلة زمنية للدورة. ثم يتم تغطية اثني عشر موضوعات، أو الدروس، كل تخصيص أسبوع، أو فترتين الدرجة. اثنا عشر تعيينات فئة جنبا إلى جنب مع الموضوعات. وتتكون الواجبات من تطبيق الأساليب من خلال تشغيل مخطوطات ماتلاب مكتوبة مسبقا (البرامج) على سلسلة الوقت الخاص بك وتفسير النتائج. بالطبع 3 وحدات دراسية للطلاب في الحرم الجامعي في جامعة أريزونا في توكسون، و 1 الائتمان للطلاب على الانترنت. أي سلسلة زمنية مع زيادة الوقت المستمر (على سبيل المثال اليوم والشهر والسنة) هو مرشح لاستخدامها في الدورة. ومن الأمثلة على ذلك قياسات هطول الأمطار اليومية، وتدفق التيار الكلي الموسمية، ودرجة حرارة الهواء المتوسط ​​في الصيف، والمؤشرات السنوية لنمو الأشجار، ومؤشرات درجة حرارة سطح البحر، والزيادة اليومية في ارتفاع الشجيرة. نتيجة لأخذ بالطبع، يجب عليك: فهم المفاهيم الأساسية سلسلة الوقت والمصطلحات تكون قادرة على تحديد الأساليب سلسلة زمنية مناسبة للأهداف تكون قادرة على تقييم نقدي الأدب العلمي تطبيق السلاسل الزمنية الأساليب المشمولة تحسنت فهم خصائص سلسلة الوقت من الخاص بك مجموعة البيانات الخاصة تكون قادرة على تلخيص بإيجاز نتائج تحليل السلاسل الزمنية في الكتابة المتطلبات الأساسية دورة إحصائية تمهيدية الوصول إلى جهاز كمبيوتر محمول قادر على وجود ماتلاب مثبتة على ذلك إذن من المدرب (الطلاب الجامعيين والطلاب عبر الإنترنت) متطلبات أخرى إذا كنت في جامعة أريزونا (وا) طالب في الحرم الجامعي في توكسون، لديك حق الوصول إلى ماتلاب وأدوات الأدوات المطلوبة من خلال ترخيص موقع وا كما لا البرمجيات التكلفة. لا خبرة سابقة مع ماتلاب مطلوب، وبرمجة الكمبيوتر ليست جزءا من الدورة. إذا كنت على الانترنت، وليس في الحرم الجامعي في وا، سوف تكون قادرة على اتخاذ الدورة في فصل الربيع 2017 الفصل الدراسي باعتباره إكورس. يجب التأكد من أن لديك حق الوصول إلى ماتلاب وأدوات الأدوات المطلوبة (انظر أدناه) في موقعك. الوصول إلى الإنترنت. لا يوجد تبادل الورق في الدورة. يتم تبادل الملاحظات والتعيينات إلكترونيا وإكمال يتم تقديم التخصيصات إلكترونيا من خلال نظام جامعة أريزونا Desire2Learn (D2L). ماتلاب الإصدار. تحديث البرامج النصية والوظائف الآن ومن ثم استخدام الإصدار الحالي ترخيص الموقع من ماتلاب، والتحديثات قد تستخدم ميزات ماتلاب غير متوفرة في الإصدارات السابقة ماتلاب. لعام 2017، أنا باستخدام ماتلاب الإصدار 9.1.0.441655 (R2016b). إذا كنت تستخدم إصدار سابق، تأكد من أنه ماتلاب الإصدار 2007b أو أعلى. بالإضافة إلى حزمة ماتلاب الرئيسية، يتم استخدام أربع مجموعات أدوات: الإحصائيات ومعالجة الإشارات وتحديد النظام وإما سبلين (إصدار ماتلاب 2010a أو إصدار سابق) أو تركيب المنحنى (إصدار ماتلاب 2010b أو أحدث) توفر الدورة في فصل الربيع كل سنة أخرى (2015، 2017، وما إلى ذلك). وهو مفتوح لطلاب الدراسات العليا ويمكن أيضا أن تؤخذ من قبل كبار السن الجامعيين بإذن من المدرب. يتم تسجيل الطلاب المسجلين في وا 18 في فصل الربيع 2017. كما تم استيعاب عدد قليل من الطلاب على الانترنت عادة من خلال تقديم الدورة بطرق مختلفة. الطريق الآن هو مكان إكورس المذكورة أعلاه. العودة إلى أعلى الصفحة مخطط الدورة (الدروس) يسمح الجدول عادة حوالي أسبوعين لجمع البيانات والتعرف على ماتلاب. ثم يتم تخصيص أسبوع واحد (اثنان من الفصول الدراسية) لكل من الدروس أو الموضوعات ال 12. تجتمع الطبقة يومي الثلاثاء والخميس. يتم عرض موضوع جديد يوم الثلاثاء، ويستمر يوم الخميس التالي. تنتهي فئة الخميس بتعيين وعرض توضيحي لتشغيل النص البرمجي على بيانات نموذجي. ومن المقرر أن تكون مهمة (يجب أن يتم تحميلها من قبل لك إلى D2L) قبل الصف يوم الثلاثاء التالي. وتستخدم ال 12 ساعة الأولى من تلك الدرجة من أيام الثلاثاء في التقييم الذاتي الموجه ودرجات التخصيص وتحميل المهام المقدرة (متدرجة) إلى D2L. يتم استخدام 45 دقيقة المتبقية لتقديم الموضوع التالي. يجب إحضار الكمبيوتر المحمول إلى الفصل في أيام الثلاثاء. يتم سرد الدروس 12 أو الموضوعات التي تغطيها الدورة في مخطط الصف. ومن المتوقع أن يتبع الطلاب على الانترنت نفس الجدول الزمني لتقديم التعيينات كما الطلاب المقيمين، ولكن لا يمكن الوصول إلى المحاضرات. لا يتم تقييم المهام المقدمة من الطلاب على الانترنت الذاتي، ولكن متدرجة من قبلي. يجب أن يكون الطلاب على الانترنت الوصول إلى D2L لتقديم المهام. ربيع 2017 الفصل الدراسي. تجتمع الفئة مرتين في الأسبوع لمدة 75 دقيقة، 9: 00-10: 15 صباحا ت، في غرفة 424 (غرفة الاجتماعات) من براينت بانيستر شجرة البناء الدائري (بناء 45B). اليوم الأول من الصف هو 12 يناير (الخميس). آخر يوم من الفصل هو 2 مايو (الثلاثاء). لا توجد فئة خلال أسبوع عطلة الربيع (11-11 مارس). يمكنك تحليل البيانات من اختيارك في مهام فئة. كما جاء في نظرة عامة بالطبع. هناك الكثير من المرونة في اختيار السلاسل الزمنية. وسوف جعل كتالوج من سلسلة زمنية مناسبة المتاحة، ولكن من الأفضل أن تركز الدورة على مجموعة البيانات الخاصة بك. تتضمن المهمة الأولى تشغيل برنامج نصي يقوم بتخزين البيانات والبيانات الوصفية التي قمت بتجميعها في ملف حصيرة، تنسيق ماتلاب الأصلي. وتستخلص المهام اللاحقة البيانات من ملف حصيرة تحليل السلاسل الزمنية. التعيينات يتم تناول المواضيع 12 بالتتابع خلال الفصل الدراسي، والذي يغطي حوالي 15 أسبوعا. حول الأسبوعين الأولين (4-5 اجتماعات الصف) وتستخدم لبعض المواد التمهيدية، واتخاذ قرار بشأن وجمع سلسلة الوقت الخاص بك، وإعداد ماتلاب على جهاز الكمبيوتر المحمول الخاص بك. كل أسبوع بعد ذلك مكرس لأحد المواضيع 12 دورة. وتتكون كل مهمة من قراءة فصل من الملاحظات، تشغيل برنامج نصي ماتلاب المرتبط الذي يطبق أساليب مختارة من تحليل السلاسل الزمنية للبيانات الخاصة بك، وكتابة تفسيرك للنتائج. المهام تتطلب فهم الموضوعات المحاضرة وكذلك القدرة على استخدام الكمبيوتر والبرمجيات. يمكنك إرسال المهام عن طريق تحميلها إلى D2L قبل فئة الثلاثاء عندما يتم عرض الموضوع التالي. وتستخدم ساعة النصف الأول من تلك الدرجة يوم الثلاثاء للتقييم الذاتي الموجه للمهمة، بما في ذلك تحميل ملفات بدف ذاتية التدرج إلى D2L. أتحقق من واحد أو أكثر من التعيينات الذاتي متدرج كل أسبوع (عن طريق اختيار عشوائي)، ويمكن تغيير الصف. لمعرفة كيفية الوصول إلى المهام، انقر فوق ملفات التعيين. تتكون القراءات من ملاحظات الطبقة. هناك اثني عشر مجموعات من ملفات. pdf الملاحظات. واحد لكل من المواضيع بالطبع. يمكن الوصول إلى ملفات بدف هذه عبر الويب. ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات حول مختلف الموضوعات التي تغطيها الدورة من خلال المراجع المدرجة في نهاية كل فصل من الملاحظات الطبقة. وتستند الدرجات كليا على الأداء في المهام، كل منها يستحق 10 نقطة. لا توجد امتحانات. مجموع عدد النقاط المحتملة للموضوعات 12 هو 12 × 10 120. درجة A المطلوبة 90-100 في المئة من النقاط المحتملة. تتطلب درجة B من 80-90٪. درجة C تتطلب 70-80 في المئة، وهكذا دواليك. يتم تعيين الدرجات عن طريق التقييم الذاتي يسترشد في عنوان المقدمة في الصف. وينبغي وضع علامة على عدد النقاط المكتسبة في أعلى كل مهمة متدرجة. وينبغي أن يتضمن ترميز التخصيص الخاص بك شرحا لأي عمليات هبوط بالرجوع إلى نقطة فصلية موضحة في الصف (على سبيل المثال -0.5، يشير rp3 إلى خصم -0.5 بسبب خطأ يتعلق بنقطة النقطة 3) يكون مستحقا (تحميلها إلى D2L من قبلك) قبل بداية الصف الثلاثاء التالي. وستخصص ساعة النصف الأول من فترة اجتماع الثلاثاء لتقديم عرض الدرجات والتقييم الذاتي للمهام المنجزة وتحميل المهام ذات التصنيف الذاتي إلى D2L. هذا الجدول الزمني يمنحك 4 أيام لإكمال وتحميل المهمة إلى D2L قبل 9:00 صباحا الثلاثاء. D2L بتتبع الوقت الذي تم تحميل المهمة، ويتم تقييم أي عقوبة طالما يتم تحميلها قبل 9:00 صباحا يوم الثلاثاء من تاريخ الاستحقاق. إذا كان لديك بعض الحاجة المجدولة إلى أن تكون بعيدا عن الفصل الدراسي (مثل حضور المؤتمر)، فأنت مسؤول عن تحميل المهمة قبل الساعة 9:00 صباحا من يوم الثلاثاء ومن المقرر، وتحميل النسخة ذاتي التدرج بحلول الساعة 10:15 صباحا نفس اليوم. وبعبارة أخرى، فإن الجدول الزمني هو نفسه بالنسبة للطلاب الذين هم في الصف. إذا ظهرت حالة طوارئ (على سبيل المثال تحصل على الإنفلونزا) ولا تستطيع القيام بالمهمة أو التقييم في الموعد المحدد، يرجى إرسال رسالة إلكترونية إلينا وسنصل إلى بعض أماكن الإقامة. وبخلاف ذلك، سيتم تقييم عقوبة قدرها 5 نقاط (نصف مجموع النقاط المتاحة للممارسة). مقدمة لسلسلة زمنية تنظيم البيانات للتحليل يتم تعريف سلسلة زمنية على نطاق واسع على أنه أي سلسلة من القياسات التي اتخذت في أوقات مختلفة. بعض الفئات الوصفية الأساسية من السلاسل الزمنية هي 1) طويلة مقابل قصيرة، 2) حتى خطوة الوقت مقابل متفاوتة خطوة الوقت، 3) منفصلة مقابل مستمرة، 4) الدوري مقابل أبيريوديك، 5) ثابتة مقابل غير ثابتة، و 6) متغير المتغير مقابل متعددة المتغيرات . يجب النظر في هذه الخصائص وكذلك التداخل الزمني لسلاسل متعددة في اختيار مجموعة بيانات للتحليل في هذه الدورة. سوف تحليل سلسلة الوقت الخاص بك في الدورة. الخطوات الأولى هي تحديد تلك السلسلة وتخزينها في هياكل في ملف حصيرة. التوحيد في التخزين في البداية هو مناسب لهذه الفئة بحيث يمكن أن تركز الاهتمام بعد ذلك على فهم أساليب سلسلة الوقت بدلا من تصحيح كود الكمبيوتر إلى استعداد البيانات للتحليل. هيكل هو متغير ماتلاب مماثلة لقاعدة بيانات في أن يتم الوصول إلى محتويات من قبل المصممين مجال النص. يمكن للهيكل تخزين البيانات من أشكال مختلفة. على سبيل المثال، قد يكون حقل واحد مصفوفة سلسلة زمنية رقمية، قد يكون نص آخر يصف مصدر البيانات، وما إلى ذلك. في التخصيص الأول سوف تقوم بتشغيل برنامج نصي ماتلاب يقرأ سلسلة الوقت والبيانات الوصفية من ملفات النص أسي التي تقوم بإعدادها مسبقا و تخزين البيانات في هياكل ماتلاب في ملف حصيرة واحدة. في التخصيصات اللاحقة سيتم تطبيق أساليب التسلسل الزمني على البيانات عن طريق تشغيل البرامج النصية ماتلاب والوظائف التي تقوم بتحميل ملف حصيرة وتعمل على تلك الهياكل. حدد نموذج البيانات لاستخدامها في التعيينات أثناء الدورة اقرأ: (1) Notes1.pdf، (2) الشروع في العمل، يمكن الوصول إليها من قائمة المساعدة ماتلاب الجواب: تشغيل البرنامج النصي geosa1.m والإجابة على الأسئلة المدرجة في الملف في a1.pdf كيفية التمييز بين الفئات من السلاسل الزمنية كيفية بدء وإنهاء ماتلاب كيفية إدخال أوامر ماتلاب في موجه الأوامر كيفية إنشاء أرقام في إطار الشكل كيفية تصدير الأرقام إلى معالج كلمة الفرق بين البرامج النصية ماتلاب وظائف كيفية تشغيل البرامج النصية والوظائف و شكل متغير هيكل ماتلاب كيفية تطبيق البرنامج geosa1.m للحصول على مجموعة من السلاسل الزمنية والبيانات الوصفية في هياكل ماتلاب يوضح توزيع الاحتمالات لسلسلة زمنية احتمال أن تقع الملاحظة في نطاق محدد من القيم. ويمكن التوصل إلى توزيع الاحتمال التجريبي لسلاسل زمنية عن طريق فرز وترتيب قيم السلسلة. وتعتبر الكميات والمعدلات المئوية إحصاءات مفيدة يمكن أن تؤخذ مباشرة من التوزيع الاحتمالي التجريبي. تفترض العديد من الاختبارات الإحصائية البارامترية أن السلاسل الزمنية هي عينة من مجموعة سكانية ذات توزيع احتمالي معين للسكان. وكثيرا ما يفترض أن يكون السكان طبيعيين. ويعرض هذا الفصل بعض التعاريف الأساسية والإحصاءات والمؤامرات المتعلقة بتوزيع الاحتمالات. وبالإضافة إلى ذلك، يتم تقديم اختبار (اختبار ليليفورس) لاختبار ما إذا كانت العينة تأتي من التوزيع العادي مع متوسط ​​غير محدد والتباين. الجواب: تشغيل البرنامج النصي geosa2.m والإجابة على الأسئلة المدرجة في الملف في a2.pdf تعريفات المصطلحات: سلسلة زمنية، ومحطة، وكثافة الاحتمال، وظيفة ديستريبيتيون، كوانتي، انتشار، والموقع، يعني، الانحراف المعياري، والانحراف كيفية تفسير الرسم الأكثر قيمة في تحليل السلاسل الزمنية - مؤامرة سلسلة زمنية كيفية تفسير مؤامرة مربع، الرسم البياني واحتمال الاحتمال الطبيعي معلمات وشكل التوزيع الطبيعي ليليفورس اختبار من أجل الحياة الطبيعية: الوصف الرسومي، والافتراضات، والفرضيات الفارغة والافتراضية تحذير على تفسير مستويات دلالة من الاختبارات الإحصائية عند السلاسل الزمنية غير العشوائية في الوقت المناسب كيفية تطبيق geosa2.m للتحقق من خصائص التوزيع لسلسلة زمنية واختبار السلسلة من أجل الحياة الطبيعية يشير الارتباط الذاتي إلى ارتباط سلسلة زمنية بقيمها السابقة والمستقبلية. ويسمى الارتباط الذاتي أحيانا ارتباطا مترابطا أو ارتباطا مسلسليا. الذي يشير إلى الارتباط بين أعضاء سلسلة من الأرقام مرتبة في الوقت المناسب. ويمكن اعتبار الارتباط الذاتي الإيجابي شكلا محددا من أشكال الثبات. وهو ميل إلى أن يبقى النظام في نفس الحالة من ملاحظة إلى أخرى. على سبيل المثال، احتمال الغد يكون ممطر أكبر إذا اليوم ممطر مما إذا كان اليوم جافة. وغالبا ما ترتبط سلاسل الوقت الجيوفيزيائية بسبب القصور الذاتي أو عمليات نقل في النظام المادي. فعلى سبيل المثال، فإن نظم الضغط المنخفض المتغيرة والمتحركة ببطء في الغلاف الجوي قد تضفي استمرارا على هطول الأمطار اليومي. أو قد يؤدي التصريف البطيء لاحتياطيات المياه الجوفية إلى ربط الترابط بالتدفقات السنوية المتتالية للنهر. أو قد تؤدي عمليات التمثيل الضوئي المخزنة إلى ربط الارتباط بالقيم السنوية المتعاقبة لمؤشرات الحلقات الشجرية. ويؤدي الترابط الذاتي إلى تعقيد تطبيق الاختبارات الإحصائية عن طريق تقليل عدد الملاحظات المستقلة. ويمكن أن يؤدي الارتباط الذاتي أيضا إلى تعقيد تحديد التباين أو الترابط الكبير بين السلاسل الزمنية (مثل هطول الأمطار مع سلسلة من حلقات الأشجار). ويمكن استغلال الترابط الذاتي للتنبؤات: يمكن التنبؤ بسلسلة زمنية ذاتية الارتباط، احتمالية، لأن القيم المستقبلية تعتمد على القيم الحالية والسابقة. وهناك ثلاث أدوات لتقييم الترابط الذاتي لسلسلة زمنية هي (1) مؤامرة التسلسل الزمني، (2) مبعثر الانتثار المتأخر، و (3) دالة الترابط الذاتي. الجواب: تشغيل البرنامج النصي geosa3.m والإجابة على الأسئلة المدرجة في الملف في a3.pdf التعريفات: الارتباط الذاتي، والمثابرة، والارتباط التسلسلي، وظيفة الارتباط الذاتي (أكف)، وظيفة أوتوكوفاريانس (أكف)، حجم عينة فعالة كيفية التعرف على الارتباط الذاتي في السلاسل الزمنية مؤامرة كيفية استخدام سكاتيربلوتس متخلفة لتقييم الارتباط الذاتي كيفية تفسير أسف تآمر كيفية ضبط حجم العينة للعلاقة الذاتية التعريف الرياضي لوظيفة الارتباط الذاتي الشروط التي تؤثر على عرض الفرقة الثقة المحسوبة من أكف الفرق بين واحد من جانب واثنين من جانب واحد. كيفية تطبيق geos3.m لدراسة الترابط الذاتي لسلسلة زمنية طيف السلاسل الزمنية هو توزيع التباين في السلسلة كدالة للتردد. والهدف من التحليل الطيفي هو تقدير ودراسة الطيف. الطيف يحتوي على أي معلومات جديدة تتجاوز ذلك في وظيفة أوتوكوفاريانس (أكف)، وفي الواقع الطيف يمكن حسابيا من خلال تحويل أكف. ولكن الطيف و أسف يقدمان المعلومات عن تباين السلاسل الزمنية من وجهات النظر التكميلية. وتلخص أكف المعلومات في المجال الزمني والطيف في مجال التردد. الإجابة: تشغيل البرنامج النصي geosa4.m والإجابة على الأسئلة المدرجة في الملف في a4.pdf التعريفات: التردد، الفترة، الطول الموجي، الطيف، تردد نيكويست، ترددات فورييه، عرض النطاق الترددي أسباب تحليل الطيف كيفية تفسير الطيف المرسوم من حيث التوزيع التباين الفرق بين الطيف والطيف المعياري تعريف نافذة التأخر المستخدمة في تقدير الطيف بواسطة طريقة بلكمان-توكي كيف يؤثر اختيار نافذة التأخر على عرض النطاق والتباين للطيف المقدر كيفية تحديد طيف ضوضاء أبيض وطيف الانحدار الذاتي كيفية رسم بعض الأشكال الطيفية النموذجية: الضوضاء البيضاء، الانحدار الذاتي، شبه الدورية، التردد المنخفض، وارتفاع وتيرة كيفية تطبيق geosa4.m لتحليل الطيف من سلسلة زمنية من قبل طريقة بلاكمان-توكي الانحدار الذاتي تتحرك متوسط ​​النمذجة (أرما) نماذج الانحدار الذاتي الانتحاري (أرما) هي نماذج رياضية للاستمرارية أو الترابط الذاتي في سلسلة زمنية. وتستخدم نماذج أرما على نطاق واسع في علم الهيدرولوجيا، وعلم الديناصور، الاقتصاد القياسي، وغيرها من المجالات. هناك عدة أسباب محتملة لتركيب نماذج أرما للبيانات. النمذجة يمكن أن تسهم في فهم النظام المادي من خلال الكشف عن شيء عن العملية المادية التي تبني الثبات في السلسلة. فعلى سبيل المثال، يمكن أن يظهر نموذج بسيط للتوازن المائي المادي يتألف من مصطلحات مدخلات الهطول والتبخر والتسلل وتخزين المياه الجوفية ليؤدي إلى سلسلة تدفق تدفق تتبع نموذجا معينا من نموذج أرما. ويمكن أيضا أن تستخدم نماذج أرما للتنبؤ بسلوك سلسلة زمنية من القيم السابقة وحدها. ويمكن استخدام هذا التنبؤ كخط أساس لتقييم الأهمية المحتملة للمتغيرات الأخرى على النظام. وتستخدم نماذج أرما على نطاق واسع للتنبؤ السلاسل الزمنية الاقتصادية والصناعية. ويمكن أيضا استخدام نماذج أرما لإزالة الثبات. في علم الأحياء، على سبيل المثال، يتم تطبيق النمذجة أرما بشكل روتيني لتوليد التسلسل الزمني المتبقية سلسلة زمنية من مؤشر حلقة العرض مع عدم الاعتماد على القيم السابقة. وتهدف هذه العملية، التي يطلق عليها بريويتينينغ، لإزالة الثبات ذات الصلة بيولوجيا من سلسلة بحيث البقايا قد تكون أكثر ملاءمة لدراسة تأثير المناخ وغيرها من العوامل البيئية الخارجية على نمو الشجرة. الإجابة: تشغيل البرنامج النصي geosa5.m والإجابة على الأسئلة المدرجة في الملف في a5.pdf الشكل الوظيفي لأبسط نماذج أر و أرما لماذا يشار إلى هذه النماذج باسم الانحدار الذاتي أو المتوسط ​​المتحرك الخطوات الثلاث في نمذجة أرما إن الأنماط التشخيصية لل الترابط الذاتي ووظائف الترابط الذاتي الجزئي لسلسلة زمنية أر (1) تعريف خطأ التنبؤ النهائي (فبي) وكيفية استخدام فبي لتحديد أفضل نموذج أرما تعريف إحصائية بورتمانتيو وكيف يمكن أن تكون أكف من البقايا تستخدم لتقييم ما إذا كان نموذج أرما نموذجا فعالا استمرار في سلسلة كيف يتم تطبيق مبدأ بارسيموني في النمذجة أرما تعريف بريوينتينغ كيف يؤثر بريويتينينغ (1) ظهور سلسلة زمنية، و (2) الطيف من سلسلة زمنية كيفية تطبيق geosa5.m ل أرما نموذج سلسلة زمنية التحليل الطيفي - تمهيد طريقة بيريوديغرام هناك العديد من الطرق المتاحة لتقدير الطيف من سلسلة زمنية. في الدرس 4 نظرنا إلى طريقة بلاكمان-توكي، التي تقوم على تحويل فورييه من ممهدة، وظيفة أوتوكوفاريانس مقطوعة. طريقة بيريوديغرام ممهدة التحايل على التحول من حزب العدالة والتنمية عن طريق تحويل فورييه المباشر من السلاسل الزمنية وحساب الفترة الزمنية الخام، وهي وظيفة أدخلت لأول مرة في 1800s لدراسة السلاسل الزمنية. يتم تمهيد الفاصل الزمني الخام من خلال تطبيق مجموعات أو فترات مرشاح واحد أو أكثر لإنتاج الطيف المقدر. يتم التحكم في نعومة، قرار وتفاوت التقديرات الطيفية عن طريق اختيار المرشحات. وتؤدي عملية تمهيد أكثر وضوحا للخط الفاصل الخام إلى وجود طيف متغير بسلاسة متفاوتة، أو استمرارية خالية، يمكن اختبار الذروة الطيفية من أجلها. وهذا النهج بديل عن تحديد شكل وظيفي للاستمرارية الفارغة (مثل طيف أر). الجواب: تشغيل البرنامج النصي geosa6.m والإجابة على الأسئلة المدرجة في الملف في a6.pdf تعريفات: فايلوغرام الخام، مرشح دانيل، فترة من تصفية، نول استمرارية نعومة والاستقرار ودقة من مستدق الطيف، الحشو، والتسرب الخطوات الأربع الرئيسية في تقدير الطيف بواسطة الفاصل الزمني المسطح كيف يؤثر تأثير اختيار المرشح على نعومة واستقرار وحل الطيف كيف تستعمل السلسلة الباطلة في اختبار أهمية الذروة الطيفية كيفية تطبيق geosa6.m لتقدير طيف الوقت سلسلة من خلال طريقة بيريوديوغرام ممهدة واختبار دورية في تردد محدد الاتجاه في سلسلة زمنية هو التغيير التدريجي البطيء في بعض الممتلكات من سلسلة على مدى الفاصل الزمني بأكمله قيد التحقيق. ويعرف الاتجاه أحيانا بشكل فضفاض على أنه تغيير طويل الأجل في المتوسط ​​(الشكل 7.1)، ولكن يمكن أن يشير أيضا إلى التغير في الخصائص الإحصائية الأخرى. على سبيل المثال، سلسلة الحلقات المتسلسلة من عرض الحلقة المقاسة غالبا ما يكون لها اتجاه في التباين وكذلك متوسط ​​(الشكل 7.2). في تحليل السلاسل الزمنية التقليدية، تم تحليل سلسلة زمنية في اتجاه، مكونات موسمية أو دورية، والتقلبات غير النظامية، ودراسة أجزاء مختلفة على حدة. وكثيرا ما تعالج تقنيات التحليل الحديثة هذه السلسلة دون تحلل روتيني، ولكن لا يزال هناك حاجة إلى دراسة منفصلة للاتجاه. ديترندينغ هو العملية الإحصائية أو الرياضية لإزالة الاتجاه من سلسلة. وكثيرا ما يطبق التجريد لإزالة ميزة يعتقد أنها تشوه أو تحجب العلاقات ذات الاهتمام. ففي علم المناخ، على سبيل المثال، قد يحجب اتجاه درجة الحرارة بسبب الاحترار الحضري علاقة بين الغيوم ودرجة حرارة الهواء. كما يتم استخدام التجزيء أحيانا كخطوة معالجة أولية لإعداد السلاسل الزمنية للتحليل بالطرق التي تفترض الاستبانة. هناك العديد من الطرق البديلة المتاحة للتفكيك. يمكن إزالة الاتجاه الخطي البسيط في الوسط بطرح خط مستقيم على الأقل مربعات. وقد تتطلب الاتجاهات الأكثر تعقيدا إجراءات مختلفة. على سبيل المثال، يتم استخدام خليط التمهيد مكعب عادة في علم الأوعية الدموية لتناسب وإزالة الاتجاه عصابة العرض التي قد لا تكون خطية، أو لا حتى رتابة زيادة أو تناقص مع مرور الوقت. في دراسة وإزالة الاتجاه، من المهم أن نفهم تأثير ديترندينغ على الخصائص الطيفية للسلاسل الزمنية. ويمكن تلخيص هذا التأثير من خلال استجابة التردد للدالة ديترندينغ. الجواب: تشغيل البرنامج النصي geosa7.m والإجابة على الأسئلة المدرجة في الملف في a7.pdf تعاريف: استجابة التردد، سبلين، مكعب تجانس مكعب إيجابيات وسلبيات نسبة مقابل الفرق ديفرندينغ تفسير المصطلحات في معادلة المعلمة سبلين كيفية اختيار سكلين بشكل تفاعلي من استجابة التردد المطلوبة كيف يتأثر الطيف بتباعد كيفية قياس أهمية مكون الاتجاه في سلسلة زمنية كيفية تطبيق geosa7.m لاختيار تفاعلي دترندينغ وظيفة سبرليند و ديتريند سلسلة زمنية الطيف المقدر من وقت السلسلة يعطي توزيع التباين كدالة للتردد. وتبعا للغرض من التحليل، قد تكون بعض الترددات ذات فائدة أكبر من غيرها، وقد يكون من المفيد تقليل اتساع التغيرات في الترددات الأخرى عن طريق ترشيحها إحصائيا قبل عرض السلسلة وتحليلها. على سبيل المثال، قد تكون التغيرات العالية التردد (من سنة إلى أخرى) في سجل التفريغ المقاس لمستجمعات المياه غير مهمة نسبيا لإمدادات المياه في حوض يحتوي على خزانات كبيرة يمكنها تخزين عدة سنوات من الجريان السنوي المتوسط. وفي الحالات التي تكون فيها الاختلافات ذات التردد المنخفض ذات أهمية رئيسية، من المستصوب تسهيل سجل التصريف من أجل القضاء على التقلبات القصيرة المدة أو تقليلها قبل استخدام سجل التصريف لدراسة أهمية التغيرات المناخية في إمدادات المياه. والتلميع هو شكل من أشكال التصفية التي تنتج سلسلة زمنية يتم فيها تقليل أهمية المكونات الطيفية عند الترددات العالية. ويدعو المهندسون الكهربائيون هذا النوع من الفلتر إلى مرشح تمرير منخفض، لأن الاختلافات ذات التردد المنخفض يسمح لها بالمرور عبر الفلتر. وفي مرشح تمرير منخفض، تتأثر موجات التردد المنخفض (فترة طويلة) بالكاد بالتنعيم. ومن الممكن أيضا تصفية سلسلة بحيث يتم تقليل الاختلافات التردد المنخفض والاختلافات عالية التردد لم تتأثر. يسمى هذا النوع من الفلتر مرشح تمريرة عالية. إن التشتيت هو شكل من أشكال الترشيح العالي التمرير: يتتبع خط الاتجاه المجهز أدنى ترددات، وقد تركت المخلفات من خط الاتجاه تلك الترددات المنخفضة. وهناك نوع ثالث من التصفية، يسمى الترشيح باند-باس، ويقلل أو يصف الترددات العالية والمنخفضة، ويترك بعض نطاقات التردد المتوسطة غير متأثرة نسبيا. في هذا الدرس، نحن نغطي عدة طرق لتلطيف، أو تمرير منخفض الترشيح. وقد ناقشنا بالفعل كيف يمكن أن يكون خط التمرير المكعب مفيدا لهذا الغرض. يتم مناقشة أربعة أنواع أخرى من المرشحات هنا: 1) المتوسط ​​المتحرك البسيط، 2) ذو الحدين، 3) الغوسية، و 4) النوافذ (طريقة هامنج). الاعتبارات في اختيار نوع من مرشح تمريرة منخفضة هي استجابة التردد المطلوب ومدى، أو عرض، من المرشح. الجواب: تشغيل البرنامج النصي geosa8.m والإجابة على الأسئلة المدرجة في الملف في a8.pdf تعريفات: مرشح، وأوزان التصفية، وفترة مرشح، مرشح تمريرة منخفضة، مرشح تمريرة عالية، باند تمرير استجابة تردد فلتر مرشح كيف الغاوس يرتبط فلتر لتوزيع غاوس كيفية بناء مرشح ثنائي الحدين بسيط يدويا (بدون الكمبيوتر) كيفية وصف وظيفة استجابة التردد من حيث نظام مع المدخلات والمخرجات جيبية كيفية تطبيق geosa8.m لتصميم تفاعلي غاوس، ذات الحدين أو عامل تصفية هامينغ-ويندو لوباس لسلسلة زمنية معامل ارتباط بيرسون-برودوكت اللحظي هو على الأرجح الإحصائية الأكثر استخداما على نطاق واسع لتلخيص العلاقة بين متغيرين. إن الدلالات الإحصائية ومحاذير تفسير معامل الارتباط كما هو مطبق على السلاسل الزمنية هي موضوعات هذا الدرس. وفي إطار بعض الافتراضات، تعتمد الدلالة الإحصائية لمعامل الارتباط على مجرد حجم العينة، الذي يعرف بأنه عدد الملاحظات المستقلة. إذا كانت السلاسل الزمنية ذات علاقة ذاتية، يجب استخدام حجم عينة فعال، أقل من حجم العينة الفعلي، عند تقييم الأهمية. Transient or spurious relationships can yield significant correlation for some periods and not for others. The time variation of strength of linear correlation can be examined with plots of correlation computed for a sliding window. But if many correlation coefficients are evaluated simultaneously, confidence intervals should be adjusted ( Bonferroni adjustment ) to compensate for the increased likelihood of observing some high correlations where no relationship exists. Interpretation of sliding correlations can be also be complicated by time variations of mean and variance of the series, as the sliding correlation reflects covariation in terms of standardized departures from means in the time window of interest, which may differ from the long-term means. Finally, it should be emphasized that the Pearson correlation coefficient measures strength of linear relationship. Scatterplots are useful for checking whether the relationship is linear. Answer: Run script geosa9.m and answer questions listed in the file in a9.pdf Mathematical definition of the correlation coefficient Assumptions and hypothesis for significance testing of correlation coefficient How to compute significance level of correlation coefficient and to adjust the significance level for autocorrelation in the individual time series Caveats to interpretation of correlation coefficient Bonferroni adjustment to signficance level of correlation under multiple comparisons Inflation of variance of estimated correlation coefficient when time series autocorrelated Possible effects of data transformation on correlation How to interpret plots of sliding correlations How to apply geosa9.m to analyze correlations and sliding correlations between pairs of time series Lagged relationships are characteristic of many natural physical systems. Lagged correlation refers to the correlation between two time series shifted in time relative to one another. Lagged correlation is important in studying the relationship between time series for two reasons. First, one series may have a delayed response to the other series, or perhaps a delayed response to a common stimulus that affects both series. Second, the response of one series to the other series or an outside stimulus may be smeared in time, such that a stimulus restricted to one observation elicits a response at multiple observations. For example, because of storage in reservoirs, glaciers, etc. the volume discharge of a river in one year may depend on precipitation in the several preceding years. Or because of changes in crown density and photosynthate storage, the width of a tree-ring in one year may depend on climate of several preceding years. The simple correlation coefficient between the two series properly aligned in time is inadequate to characterize the relationship in such situations. Useful functions we will examine as alternative to the simple correlation coefficient are the cross-correlation function and the impulse response function. The cross-correlation function is the correlation between the series shifted against one another as a function of number of observations of the offset. If the individual series are autocorrelated, the estimated cross-correlation function may be distorted and misleading as a measure of the lagged relationship. We will look at two approaches to clarifying the pattern of cross-correlations. One is to individually remove the persistence from, or prewhiten, the series before cross-correlation estimation. In this approach, the two series are essentially regarded on equal footing . An alternative is the systems approach: view the series as a dynamic linear system -- one series the input and the other the output -- and estimate the impulse response function. The impulse response function is the response of the output at current and future times to a hypothetical pulse of input restricted to the current time. Answer: Run script geosa10.m and answer questions listed in the file in a10.pdf Definitions: cross-covariance function, cross-correlation function, impulse response function, lagged correlation, causal, linear How autocorrelation can distort the pattern of cross-correlations and how prewhitening is used to clarify the pattern The distinction between the equal footing and systems approaches to lagged bivariate relationships Which types of situations the impulse response function (irf) is an appropriate tool How to represent the causal system treated by the irf in a flow diagram How to apply geos10.m to analyze the lagged cross-correlation structure of a a pair of time series Multiple linear regression Multiple linear regression (MLR) is a method used to model the linear relationship between a dependent variable and one or more independent variables. The dependent variable is sometimes also called the predictand, and the independent variables the predictors. MLR is based on least squares: the model is fit such that the sum-of-squares of differences of observed and predicted values is minimized. MLR is probably the most widely used method in dendroclimatology for developing models to reconstruct climate variables from tree-ring series. Typically, a climatic variable is defined as the predictand and tree-ring variables from one or more sites are defined as predictors. The model is fit to a period -- the calibration period -- for which climatic and tree-ring data overlap. In the process of fitting, or estimating, the model, statistics are computed that summarize the accuracy of the regression model for the calibration period. The performance of the model on data not used to fit the model is usually checked in some way by a process called validation. Finally, tree-ring data from before the calibration period are substituted into the prediction equation to get a reconstruction of the predictand. The reconstruction is a prediction in the sense that the regression model is applied to generate estimates of the predictand variable outside the period used to fit the data. The uncertainty in the reconstruction is summarized by confidence intervals, which can be computed by various alternative ways. Answer: Run script geosa11.m (Part 1) and answer questions listed in the file in a11.pdf The equation for the MLR model Assumptions for the MLR model Definitions of MLR statistics: coefficient of determination, sums-of-squares terms, overall-F for the regression equation, standard error of the estimate, adjusted R-squared, pool of potential predictors The steps in an analysis of residuals How to apply geosa11.m (part 1) to fit a MLR regression model to predict one variable from a set of several predictor variables Validating the regression model Regression R-squared, even if adjusted for loss of degrees of freedom due to the number of predictors in the model, can give a misleading, overly optimistic view of accuracy of prediction when the model is applied outside the calibration period. Application outside the calibration period is the rule rather than the exception in dendroclimatology. The calibration-period statistics are typically biased because the model is tuned for maximum agreement in the calibration period. Sometimes too large a pool of potential predictors is used in automated procedures to select final predictors. Another possible problem is that the calibration period itself may be anomalous in terms of the relationships between the variables: modeled relationships may hold up for some periods of time but not for others. It is advisable therefore to validate the regression model by testing the model on data not used to fit the model. Several approaches to validation are available. Among these are cross-validation and split-sample validation. In cross-validation, a series of regression models is fit, each time deleting a different observation from the calibration set and using the model to predict the predictand for the deleted observation. The merged series of predictions for deleted observations is then checked for accuracy against the observed data. In split-sample calibration, the model is fit to some portion of the data (say, the second half), and accuracy is measured on the predictions for the other half of the data. The calibration and validation periods are then exchanged and the process repeated. In any regression problem it is also important to keep in mind that modeled relationships may not be valid for periods when the predictors are outside their ranges for the calibration period: the multivariate distribution of the predictors for some observations outside the calibration period may have no analog in the calibration period. The distinction of predictions as extrapolations versus interpolations is useful in flagging such occurrences. Answer: Run script geosa11.m (Part 2) and answer questions listed in the file in a12.pdf Definitions: validation, cross-validation, split-sample validation, mean square error (MSE), root-mean-square error (RMSE) standard error of prediction, PRESS statistic, hat matrix, extrapolation vs interpolation Advantages of cross-validation over alternative validation methods How to apply geosa11.m (part 2) for cross-validated MLR modeling of the relationship between a predictand and predictors, including generation of a reconstruction and confidence bands Downloading Files -- tsfiles. zip The Matlab class scripts and user-written functions are zipped in a file called tsfiles. zip. To get the files, first create an empty directory on your computer. This is where you will store all functions, scripts and data used in the course. Go to D2L, or click on tsfiles. zip to download the zip file to that directory and unzip it there. When you run matlab, be sure that directory is your current matlab working directory. Powerpoint lecture outlines miscellaneous files. Downloadable file other. zip has miscellaneous files used in lectures. Included are Matlab demo scripts, sample data files, user-written functions used by demo scripts, and powerpoint presentations, as pdfs (lect1a. pdf, lect1b. pdf, etc.) used in on-campus lectures. I update other. zip over the semester, and add the presentation for the current lecture within a couple of days after that lecture is given. To run the Matlab scripts for the assignments, you must have your data, the class scripts, and the user-written Matlab functions called by the scripts in a single directory on your computer. The name of this directory is unimportant. Under Windows, it might be something like C:geos585a. The functions and scripts provided for the course should not require any tailoring, but some changes can be made for convenience. For example, scripts and functions will typically prompt you for the name of your input data file and present Spring17 as the default. That is because Ive stored the sample data in Spring17.mat. If you want to avoid having to type over Spring17 with the name of your own data file each time you run the script, edit the matlab script with the Matlab editordebugger to change one line. In the editor, search for the string Spring17 and replace it with the name of your. mat storage file (e. g. Smith2017), then be sure to re-save the edited script.