중앙값 필터
중요
Machine Learning Studio(클래식)에 대한 지원은 2024년 8월 31일에 종료됩니다. 해당 날짜까지 Azure Machine Learning으로 전환하는 것이 좋습니다.
2021년 12월 1일부터 새로운 Machine Learning Studio(클래식) 리소스를 만들 수 없습니다. 2024년 8월 31일까지는 기존 Machine Learning Studio(클래식) 리소스를 계속 사용할 수 있습니다.
- ML Studio(클래식)에서 Azure Machine Learning으로 기계 학습 프로젝트 이동에 대한 정보를 참조하세요.
- Azure Machine Learning에 대한 자세한 정보.
ML Studio(클래식) 설명서는 사용 중지되며 나중에 업데이트되지 않을 수 있습니다.
추세 분석을 위해 데이터를 고르게 다듬는 데 사용하는 중앙값 필터 만들기
범주: 데이터 변환/필터
모듈 개요
이 문서에서는 Machine Learning Studio(클래식)에서 중앙값 필터 모듈을 사용하여 디지털 입력 신호 또는 이미지를 나타내는 일련의 값에 적용하기 위한 중앙값 필터를 정의하는 방법을 설명합니다.
중앙값 필터는 기능을 더욱 쉽게 검색할 수 있도록 잡음을 줄이기 위해 이미지 인식에서 광범위하게 사용됩니다.
참고
필터는 입력 신호를 받아 필터 특성에 따라 출력 신호를 만드는 전송 함수입니다. 디지털 신호 처리에서 필터를 사용하면 이미지 또는 음성 인식 결과를 향상시킬 수 있습니다. 자세한 내용은 필터를 참조 하세요.
중앙값 필터 모듈을 사용하여 요구 사항을 충족하는 필터 변환을 정의한 후에는 데이터 세트와 필터를 필터 적용 모듈에 연결하여 데이터에 필터를 적용할 수 있습니다.
팁
데이터 세트에서 데이터를 필터링하거나 누락된 값을 제거해야 합니까? 대신 다음 모듈을 사용합니다.
- 누락된 데이터 정리: 이 모듈을 사용하여 누락된 값을 제거하거나 누락된 값을 자리 표시자로 바꿀 수 있습니다.
- 파티션 및 샘플: 이 모듈을 사용하여 날짜 범위, 특정 값 또는 정규식과 같은 기준으로 데이터 세트를 나누거나 필터링합니다.
- 클립 값: 이 모듈을 사용하여 범위를 설정하고 해당 범위 내의 값만 유지합니다.
중앙값 필터를 구성하는 방법
실험에 중앙값 필터 를 추가합니다. 이 모듈은 필터 범주의 데이터 변환 아래에서 찾을 수 있습니다.
Length의 경우 필터가 적용되는 창의 총 크기를 정의하는 정수 값을 입력합니다. 이를 필터 마스크라고도합니다.
값은 홀수, 양수 정수여야 합니다. 짝수를 지정하면 마스크 크기가 1만큼 줄어듭니다.
기본적으로 마스크는 현재 값에서 시작하여 현재 값 가운데에 창을 만듭니다.
예를 들어 길이 또는 창 크기로 5를 입력하는 경우 중앙값은 현재 값을 중심으로 5개의 값으로 구성된 슬라이딩 윈도우에서 계산됩니다. 4를 입력하면 인덱스 값을 중심으로 마스크가 3개 값으로 줄어듭니다.
필터를 필터 적용으로 커넥트 데이터 세트를 연결합니다.
열 선택기를 사용하여 필터를 적용할 데이터 세트의 열을 지정합니다. 기본적으로 필터 적용 모듈은 선택한 모든 숫자 열에 대해 필터를 사용합니다.
실험을 실행합니다. 선택한 열에는 다음 작업이 적용됩니다.
- 필터 알고리즘에서 창 또는 마스크에 포함된 각 값 집합의 중앙값을 계산합니다.
- 현재(또는 인덱스) 값이 중앙값으로 대체됩니다.
예
기계 학습에서 필터를 사용하는 방법에 대한 예제는 Azure AI 갤러리에서 이 실험을 참조하세요.
- 필터: 이 실험에서는 엔지니어링된 파형 데이터 세트를 사용하여 모든 필터 형식을 보여 줍니다.
기술 정보
이 섹션에는 구현 정보, 팁, 질문과 대답이 포함되어 있습니다.
구현 세부 정보
출력 신호의 각 항목은 입력 신호의 하위 집합(마스크)에 있는 항목의 중앙값과 같으며 해당 인덱스의 중심에 있습니다. 마스크 크기는 양수 값이 지정된 홀수 정수여야 합니다.
이 방법에서 짝수 값 마스크 크기를 사용하면 해당 값이 1 줄어듭니다. 예를 들어 지정된 m=2q+1필터는 다음과 같이 정의됩니다. yi = median[{xi-q,…, xi+q}]
입력 신호의 테두리를 벗어난 값은 테두리의 값과 같음으로 간주됩니다. 즉, n 이 입력 신호의 길이인 경우:
중앙값 필터에 대한 자세한 내용을 제공하기 위해 이 Wikipedia 문서에는 이론과 적용이 잘 설명되어 있습니다.
모듈 매개 변수
| Name | 범위 | Type | 기본값 | Description |
|---|---|---|---|---|
| 길이 | >=1 | 정수 | 5 | 필터 창의 길이입니다. |
출력
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
| Assert | IFilter 인터페이스 | 필터 구현입니다. |