Moving Media Stima Matlab

Codice sorgente avanzato. Com. Clicca qui per scaricare. riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è la traduzione di bitmap otticamente scansionate di caratteri di testo stampati o scritti in codici di carattere, come ad esempio ASCII. Questo è un modo efficace per trasformare i materiali cartacei in file di dati che possono essere modificati e manipolati altrimenti su un computer. Questa è la tecnologia a lungo utilizzato dalle biblioteche e agenzie governative per fare lunghi documenti in modo rapido disponibili in formato elettronico. I progressi della tecnologia OCR hanno stimolato il suo uso crescente da parte delle imprese. Per molti compiti documento-input, OCR è il più conveniente e il metodo veloce disponibile. E ogni anno, la tecnologia libera acri di spazio di archiviazione, una volta destinate alle schedari e scatole piene di documenti cartacei. Prima OCR può essere utilizzato, il materiale di base deve essere analizzato utilizzando uno scanner ottico (e talvolta un circuito specializzato nel PC) per leggere nella pagina come bitmap (uno schema di punti). è necessario anche un software per riconoscere le immagini. Il software OCR elabora poi queste scansioni di distinguere tra immagini e testo e determinare quali lettere sono rappresentati in aree chiare e scure. vecchi sistemi OCR corrispondono queste immagini bitmap contro memorizzate sulla base di caratteri specifici. I risultati hit-or-miss di tali sistemi modello di riconoscimento ha contribuito a creare la reputazione OCR per imprecisione. motori di oggi OCR aggiungono le molteplici algoritmi di tecnologia di rete neurale per analizzare il bordo tratto, la linea di discontinuità tra i caratteri di testo, e lo sfondo. Tenendo conto delle irregolarità di inchiostro stampato su carta, ogni algoritmo medie del chiare e scure lungo il lato di un ictus, partite a conoscere i personaggi e fa un migliore ipotesi su quale personaggio è. Il software OCR poi medie o sondaggi i risultati di tutti gli algoritmi per ottenere una sola lettura. Il nostro pacchetto software si propone di risolvere la classificazione dei caratteri scritti a mano isolati e cifre dei personaggi UJI Pen Set dati utilizzando reti neurali. I dati si compone di campioni di 26 caratteri e 10 cifre scritti da 11 autori su un tablet PC. I caratteri (in formato standard UNIPEN) sono scritti sia in lettere maiuscole e minuscole e c'è un intero due set di caratteri per lo scrittore. Così l'uscita dovrebbe essere in una delle 35 classi. L'obiettivo finale è la costruzione di un modello indipendente, scrittore per ogni personaggio. La selezione delle caratteristiche di valore è fondamentale per il riconoscimento dei caratteri, quindi, una serie di nuove funzionalità e significativi, l'Uniform differenziale normalizzato Coordinate (UDNC), introdotto da C. Agell, è adottato. Queste caratteristiche sono indicati per migliorare il tasso di riconoscimento utilizzando semplici algoritmi di classificazione in modo che siano utilizzati per addestrare una rete neurale e testare le sue prestazioni sul UJI Pen personaggi set di dati. Termini: Matlab, fonte, codice, OCR, il riconoscimento ottico dei caratteri, testo digitalizzato, testo scritto, ASCII, carattere isolato. Figura 1. testo scritto un codice sorgente semplice ed efficace per riconoscimento ottico dei caratteri. codice Demo (protetti P-files) disponibile per la valutazione delle prestazioni. Matlab Image Processing Toolbox e Matlab Neural Network Toolbox sono necessari. Il riconoscimento della grafia per i caratteri isolati formato di file UNIPEN supportato Uniforme differenziali coordinate normalizzate veloce e implementazione ottimizzata facile e codice Demo intuitiva interfaccia grafica (protetti P-files) disponibile per la valutazione delle prestazioni Si consiglia di verificare la connessione sicura a PayPal, al fine di evitare eventuali frodi. Questa donazione deve essere considerato un incoraggiamento per migliorare il codice stesso. Sistema di riconoscimento ottico dei caratteri - Clicca qui per la vostra donazione. Al fine di ottenere il codice sorgente si deve pagare un po 'di somma di denaro: 200 EURO (meno di 280 Dollari USA). Una volta fatto questo, scriveteci luigi. rosatiscali. it Non appena possibile (in pochi giorni) riceverete la nostra nuova release del sistema di riconoscimento ottico dei caratteri. In alternativa, è possibile donare usando le nostre coordinate bancarie: codice sorgente avanzato. Com 2015/10/31 Matlab codice sorgente per il riconoscimento biometrico è stato aggiornato. Riduzione dei costi. tutto il software viene fornito con grossi sconti, molti codici sono offerti gratuitamente. migliori prestazioni. alcuni bug minori sono Beed fisso. funzionalità software avanzate. molti codici sono stati migliorati in termini di velocità e di gestione della memoria. Seguici su Twitter Seguici su Facebook Seguici su YouTube Seguici su LinkedIn aiuto in tempo reale. connetterci ora con WhatsApp 393207214179 Video tutorial. software è intuitivo, facile da capire e ben documentato. Per la maggior parte dei codici di molti tutorial video sono stati pubblicati sul nostro canale YouTube. Abbiamo anche sviluppare software on-demand. Per qualsiasi domanda si prega di contattarci via email. Partecipa us21.06.2005 Un sistema biometrico può essere visto come un sistema di riconoscimento modello composto da tre moduli principali: il modulo sensore, il modulo estrazione delle caratteristiche e il modulo funzione corrispondente. La progettazione di un tale sistema è studiato nel contesto di molte modalità di uso comune biometrici - impronte digitali, volto, parola, canto, iris. saranno presentati vari algoritmi che sono stati sviluppati per ciascuna di queste modalità. 16.05.2006 Una rete neurale è un gruppo interconnesso di neuroni biologici. Nell'uso moderno il termine può anche riferirsi a reti neurali artificiali, che sono costituiti da neuroni artificiali. Così il termine Neural Network specifica due concetti distinti: - Una rete neurale è un plesso di neuroni collegati o funzionalmente collegati nel sistema nervoso periferico o del sistema nervoso centrale. - Nel campo delle neuroscienze, il più delle volte si riferisce a un gruppo di neuroni da un sistema nervoso che sono adatte per analisi di laboratorio. reti neurali artificiali sono stati progettati per modellare alcune proprietà delle reti neurali biologiche, se la maggior parte delle applicazioni sono di natura tecnica rispetto a modelli cognitivi. Le reti neurali sono fatte di unità che sono spesso presume essere semplice, nel senso che il loro stato può essere descritto dai numeri singoli, i loro valori di attivazione. Ogni unità genera un segnale di uscita sulla base della sua attivazione. Le unità sono collegate tra loro in modo specifico, ogni connessione avente peso individuale (nuovo descritto da un singolo numero). Ogni unità invia il proprio valore di uscita di tutte le altre unità a cui hanno una connessione in uscita. Attraverso questi collegamenti, l'uscita di una unità può influenzare le attivazioni delle altre unità. L'unità ricevente calcola i collegamenti sua attivazione prendendo una somma pesata dei segnali di ingresso (ossia moltiplica ciascun segnale di ingresso con il peso corrispondente a quella connessione e aggiunge questi prodotti). L'uscita è determinata dalla funzione di attivazione basato su questa attivazione (ad esempio l'unità genera output o incendi se l'attivazione è superiore ad un valore di soglia). Reti apprendono cambiando i pesi delle connessioni. In generale, una rete neurale è composto da un gruppo o gruppi di neuroni collegate fisicamente o funzionalmente associati. Un singolo neurone può essere collegato a molti altri neuroni e il numero totale di neuroni e connessioni in una rete può essere estremamente grande. Connessioni, chiamati sinapsi sono di solito formate da assoni a dendriti, anche se microcircuiti dendrodentritic e altre connessioni sono possibili. Oltre alla segnalazione elettrica, ci sono altre forme di segnalazione che derivano da neurotrasmettitore diffusione, che hanno un effetto sul segnale elettrico. Così, come altre reti biologiche, reti neurali sono estremamente complessi. Mentre una descrizione dettagliata dei sistemi neurali sembra attualmente irraggiungibile, raggiungere progressivamente una migliore comprensione dei meccanismi di base. L'intelligenza artificiale e la modellazione cognitiva cercare di simulare alcune proprietà delle reti neurali. Mentre simile nelle loro tecniche, il primo ha l'obiettivo di risolvere compiti particolari, mentre la seconda mira a costruire modelli matematici di sistemi neurali biologici. Nel campo dell'intelligenza artificiale, le reti neurali artificiali sono stati applicati con successo per il riconoscimento vocale, l'analisi delle immagini e controllo adattativo, per costruire agenti software (in computer e video giochi) o robot autonomi. La maggior parte delle reti neurali artificiali attualmente impiegati per l'intelligenza artificiale sono basati su stima statistica, ottimizzazione e teoria del controllo. Il campo modellizzazione cognitiva è la modellazione fisico o matematico del comportamento dei sistemi neurali che vanno dal livello neurale individuale (es modellare le curve di risposta picco di neuroni ad uno stimolo), attraverso il livello di cluster neurali (es modellare il rilascio e gli effetti della dopamina nei gangli basali) all'organismo completa (es modellazione comportamentale della risposta agli stimoli organismi). 11.06.2007 Gli algoritmi genetici costituiscono una classe di ricerca, l'adattamento, e tecniche di ottimizzazione sulla base dei principi di evoluzione naturale. Gli algoritmi genetici sono stati sviluppati da Olanda. Altri algoritmi evolutivi sono le strategie di evoluzione, la programmazione evolutiva, sistemi classificatori, e programmazione genetica. Un algoritmo evolutivo mantiene una popolazione di soluzioni candidate e valuta la qualità di ciascun candidato soluzione secondo una funzione di fitness specifico problema, che definisce l'ambiente per l'evoluzione. Le nuove soluzioni candidate sono creati selezionando i membri relativamente fit della popolazione e ricombinandoli attraverso vari operatori. Specific algoritmi evolutivi dier nella rappresentazione di soluzioni, il meccanismo di selezione ei dettagli degli operatori di ricombinazione. In un algoritmo genetico, soluzioni candidate sono rappresentati come stringhe di caratteri di una data alfabetico (spesso binario). In un particolare problema, una mappatura tra queste strutture genetiche e lo spazio soluzione originale è da sviluppare, e una funzione di fitness deve essere definito. La funzione di fitness misura la qualità della soluzione corrispondente ad una struttura genetica. In un problema di ottimizzazione, la funzione di fitness calcola semplicemente il valore della funzione obiettivo. In altri problemi, fitness potrebbe essere determinato da un ambiente coevolutivo costituito da altre strutture genetiche. Per esempio, si potrebbe studiare le proprietà di equilibrio dei problemi della teoria dei giochi quale una popolazione di strategie evolve con l'idoneità di ogni strategia definita come il guadagno medio contro gli altri membri della popolazione. Un algoritmo genetico inizia con una popolazione di soluzioni candidate generati casualmente. La prossima generazione si crea ricombinando candidati promettenti. La ricombinazione coinvolge due genitori scelti a caso dalla popolazione, con le probabilità di selezione sbilanciata in favore dei candidati relativamente in forma. I genitori vengono ricombinati tramite un operatore di crossover, che divide le due strutture genetiche Oltre aa caso scelto posizioni, e si unisce un pezzo da ciascun genitore per creare una prole (come salvaguardia contro la perdita di diversità genetica, mutazioni casuali sono occasionalmente introdotti nel prole). L'algoritmo valuta l'idoneità della prole e sostituisce uno dei membri relativamente inadatti della popolazione. Le nuove strutture genetiche vengono prodotte fino al completamento della generazione. generazioni successive vengono creati nello stesso modo fino a criterio di terminazione ben definita è soddisfatta. La popolazione finale fornisce un insieme di soluzioni candidate, uno o più dei quali può essere applicata al problema originale. Anche se gli algoritmi evolutivi non sono garantiti per trovare l'ottimo globale, possono trovare una soluzione accettabile in tempi relativamente brevi in ​​una vasta gamma di problemi. Gli algoritmi evolutivi sono stati applicati a un gran numero di problemi in ingegneria, informatica, scienza cognitiva, economia, scienza del management, e altri campi. Il numero di applicazioni pratiche è stato in costante aumento, soprattutto dopo la fine del 1980. applicazioni aziendali tipiche riguardano la pianificazione della produzione, del lavoro-negozio di pianificazione, e di altri problemi combinatori difficili. Gli algoritmi genetici sono stati applicati anche alle domande teoriche nei mercati economici, per la previsione di serie temporali, e per la stima econometrica. algoritmi genetici String-based sono stati applicati alla ricerca di strategie di mercato-temporali sulla base dei dati fondamentali per i mercati azionari e obbligazionari. 23.04.2006 Un elenco di linguaggi di programmazione matrice a base di: Scilab - Scilab è un pacchetto software scientifico per calcolo numerico che forniscono un potente ambiente di elaborazione aperto per applicazioni di ingegneria e scientifiche. Sviluppato a partire dal 1990 da ricercatori provenienti da INRIA e ENPC, è ora mantenuta e sviluppata dal Consorzio Scilab dalla sua creazione nel maggio 2003. Il progetto R per il calcolo statistico - R è un ambiente software gratuito per il calcolo statistico e la grafica. Si compila e gira su una vasta gamma di piattaforme UNIX, Windows e MacOS. Octave - Octave è un linguaggio di alto livello, destinati in primo luogo per il calcolo numerico. Essa fornisce una comoda interfaccia a riga di comando per la risoluzione di problemi lineari e non lineari numericamente, e per l'esecuzione di altri esperimenti numerici usando un linguaggio che è per lo più compatibile con Matlab. Esso può essere utilizzato anche come un linguaggio batch-oriented. Python - Python è un linguaggio di programmazione dinamico orientato agli oggetti che può essere utilizzato per vari tipi di sviluppo software. Offre un forte sostegno per l'integrazione con altri linguaggi e strumenti, è dotato di ampie librerie standard, e può essere imparato in pochi giorni. Molti programmatori Python riportano aumenti di produttività ed una sensazione di lingua incoraggia lo sviluppo di qualità superiore, più gestibile code. GEOS 585A, Applied Time Series Analysis Telefono: (520) 621-3457 Fax: (520) 621-8229 Orario di ricevimento Venerdì, 1 : 00-6: 00 PM (si prega di e-mail per programmare riunioni) del corso strumenti Descrizione analisi nel dominio del tempo e della frequenza vengono introdotti nel contesto della serie di tempo di campionamento. Io uso un set di dati di serie temporali di esempio per illustrare i metodi e modificare il set di dati ogni semestre il corso viene offerto. Quest'anno il set di dati campione proviene da un progetto NSF sulla variabilità del manto nevoso in American bacino del fiume della California. Questo set di dati comprende cronologie anelli degli alberi, indici climatici, record deflusso, e serie temporali di equivalente neve-acqua misurata presso le stazioni di neve portate. Sarà assemblare la propria serie temporali per l'utilizzo in corso. Questi potrebbero essere dal proprio progetto di ricerca. Torna ad inizio pagina Si tratta di un corso introduttivo, con enfasi su aspetti pratici di analisi di serie temporali. I metodi sono gerarchicamente introdotti - a partire con la terminologia e sperimentali grafica, di trasferirsi a statistiche descrittive, per finire con le procedure di modellazione di base. Gli argomenti includono l'eliminazione del trend, il filtraggio, la modellazione autoregressiva, analisi spettrale e la regressione. Si spendono le prime due settimane l'installazione di Matlab sul vostro computer portatile, ottenendo una introduzione al Matlab, e di montare il set di dati di serie storiche per il corso. Dodici temi, o lezioni vengono poi coperti, ciascuna con aggiudicazione di una settimana, o due ore di lezione. Dodici compiti in classe andare avanti con gli argomenti. Assegnazioni consistono in applicazione dei metodi per l'esecuzione di script Matlab pre-scritto (programmi) sulla serie storica e l'interpretazione dei risultati. Il corso 3 crediti per gli studenti del campus della University of Arizona a Tucson, e 1 credito per gli studenti on-line. Qualsiasi serie temporale con un incremento costante di tempo (ad esempio, giorno, mese, anno) è un candidato per l'uso nel corso. Esempi sono le misurazioni delle precipitazioni giornaliere, deflusso totale stagionale, estate temperatura media dell'aria, gli indici annuali di crescita degli alberi, indici di temperatura della superficie del mare, e l'incremento dell'altezza quotidiana di un arbusto. Come risultato di prendere il corso, si dovrebbe: comprendere i concetti di serie temporali di base e la terminologia in grado di selezionare i metodi di serie storiche adeguate agli obiettivi essere in grado di valutare criticamente la letteratura scientifica applicando i metodi di serie temporali coperti hanno una migliore comprensione delle proprietà delle serie temporali del vostro proprio insieme di dati in grado di riassumere in modo conciso risultati delle analisi di serie temporali per iscritto Prerequisiti una statistica corso introduttivo l'accesso a un computer portatile in grado di avere Matlab installato il permesso di istruttore (laureandi e studenti online) Altri requisiti Se siete su un dell'Università di Arizona (UA) studente nel campus a Tucson, si ha accesso a Matlab e cassette necessarie attraverso una licenza di sito UA come nessun software costo. Non è richiesta alcuna precedente esperienza con Matlab, e la programmazione di computer non è parte del corso. Se sei un on-line, non nel campus alla UA, si sarà in grado di seguire il corso nella primavera 2017 semestre come un iCourse. È necessario assicurarsi che si ha accesso a Matlab e le caselle degli strumenti necessari (vedi sotto) alla vostra posizione. L'accesso a internet. Non c'è scambio di carta in corso. Note e le assegnazioni vengono scambiati elettronicamente e le assegnazioni completati sono presentate per via elettronica attraverso la University of Arizona Desire2Learn sistema (D2L). Versione Matlab. Aggiorno script e funzioni di tanto in tanto con la versione corrente del sito-licenza di Matlab, e gli aggiornamenti potrebbero utilizzare Matlab non disponibili in precedenza Matlab rilascia. Per il 2017, sto usando Matlab versione 9.1.0.441655 (R2016b). Se si utilizza una versione precedente, assicurarsi che sia 2007b Matlab rilascio o superiore. In aggiunta al pacchetto principale Matlab, quattro caselle degli strumenti vengono utilizzati: statistiche, elaborazione del segnale, di identificazione del sistema, e sia Spline (Matlab 2010a uscita o precedente), o curve fitting (Matlab Stampa 2010b o poi) Disponibilità Il corso è offerto nella primavera del Semestre ogni due anni (2015, 2017, ecc.); E 'aperto a studenti laureati e può anche essere presa dagli anziani di laurea con il permesso dell'istruttore. L'iscrizione di studenti UA residenti è limitato a 18 per la primavera semestre 2017. Un piccolo numero di studenti online è stato anche di solito ospitati offrendo il corso in vari modi. Il modo in cui ora è il luogo iCourse sopra descritto. Torna all'inizio della pagina Struttura del corso (lezioni) Il programma permette di solito circa due settimane per la raccolta di dati e prendere familiarità con Matlab. Poi una settimana (due ore di lezione) sono dedicati a ciascuna delle 12 lezioni o argomenti. Classe incontra il Martedì e Giovedi. Un nuovo argomento viene introdotto il Martedì, ed è proseguito il seguente Giovedi. Classe di giovedì si conclude con un incarico e una dimostrazione di esecuzione dello script sui miei dati di esempio. L'assegnazione è dovuto (deve essere caricato da voi per D2L) prima classe Martedì seguente. La prima 12 ore di quella classe il martedì è utilizzato per guidare auto-valutazione e classificazione della cessione e il caricamento di valutati (graduate) le assegnazioni a D2L. I restanti 45 minuti sono utilizzati per introdurre l'argomento successivo. È necessario portare il vostro computer portatile in classe il martedì. Le 12 lezioni o argomenti trattati nel corso sono elencati nella struttura di classe. studenti online sono tenuti a seguire lo stesso programma di presentare le assegnazioni come gli studenti fuori sede, ma non hanno accesso alle lezioni. assegnazioni presentate di studenti online non sono auto-valutati, ma sono classificati da me. studenti online devono avere accesso a D2L per la presentazione delle assegnazioni. Primavera 2017 semestre. Class si riunisce due volte a settimana per 75 sessioni minute, 9: 00-10: 15 AM TTH, in camera 424 (Sala Conferenze) di Bryant Bannister Albero-Ring di costruzione (costruzione 45B). Il primo giorno di lezione è 12 gennaio (giovedì). L'ultimo giorno di classe è 2 maggio (martedì). Non vi è nessuna classe durante la settimana di Spring Break (11-19 marzo). Si analizzano i dati di propria scelta nei compiti in classe. Come indicato nella panoramica corso. c'è molta flessibilità nella scelta della serie temporale. Voglio fare un catalogo di adeguata serie di tempo a disposizione, ma è meglio concentrarsi il corso sul proprio set di dati. Il primo incarico prevede l'esecuzione di uno script che memorizza i dati e metadati che avete raccolto nel file di tappeto, il formato nativo di Matlab. Le successive assegnazioni traggono i dati dal file tappetino per l'analisi di serie temporali. Assegnazioni I 12 argomenti sono affrontati in sequenza nel corso del semestre, che copre circa 15 settimane. Circa le prime due settimane (4-5 incontri di classe) sono utilizzati per un certo materiale introduttivo, decidere e la raccolta vostra serie storiche, e preparando Matlab sul vostro computer portatile. Ogni settimana dopo che è dedicato a uno dei 12 argomenti del corso. Ogni assegnazione consiste nel leggere un capitolo di note, eseguendo uno script Matlab associata che si applica selezionato i metodi di analisi di serie temporali di dati, e scrivere la vostra interpretazione dei risultati. Assegnazioni richiedono la comprensione degli argomenti delle lezioni così come la capacità di utilizzare il computer e il software. Si invia assegnazioni caricandoli D2L prima classe Martedì, quando viene introdotto l'argomento successivo. La prima mezz'ora di quella classe Martedì è utilizzato per guidare l'autovalutazione del compito, compreso il caricamento di file PDF auto-classificato a D2L. Posso controllare uno o più dei compiti auto-classificato di ogni settimana (tramite la selezione casuale), e può cambiare il grado. Per scoprire come accedere assegnazioni, fare clic su File di assegnazione. Letture consistono in note di classe. Ci sono dodici tipi di. pdf Notes file. uno per ognuno degli argomenti del corso. Questi file. pdf è possibile accedere tramite il Web. Maggiori informazioni sui vari argomenti trattati nel corso può essere trovata attraverso riferimenti elencati alla fine di ogni capitolo di note di classe. Gradi si basano interamente sulle prestazioni sulle assegnazioni, ognuna delle quali vale 10 punti. Non ci sono esami. Il numero totale di punti possibili per i 12 argomenti è di 12 x 10 120. Un grado di A richiesta 90-100 percento dei possibili punti. Un grado di B richiede 80-90 per cento. Un grado di C richiede 70-80 per cento, e così via. I gradi sono assegnati da autovalutazione guidata da una rubrica presentato in classe. Il numero di punti guadagnati deve essere contrassegnato nella parte superiore di ogni assegnazione classificato. Il tuo markup della cessione dovrebbe includere l'annotazione di eventuali ribassi con riferimento ad un punto rubrica illustrato in classe (ad esempio, -0.5, rp3 indica la deduzione di -0.5 a causa di un errore relativo al punto 3 Rubrica) Assegnazioni, data in classe il Giovedi, volontà essere dovuto (caricato D2L dall'utente) prima dell'inizio della classe la seguente Martedì. La prima mezz'ora del periodo di incontro di martedì sarà dedicato alla presentazione di una rubrica di classificazione, di auto-valutazione del lavoro completato, e il caricamento delle assegnazioni auto-classificato a D2L. Questo programma ti dà 4 giorni per completare e caricare il compito di D2L prima 09:00 Martedì. D2L tiene traccia del tempo è stato caricato l'assegnazione, e nessuna penalità è valutato fino a quando viene caricato prima di 09:00 il Martedì della data di scadenza. Se avete qualche esigenza in programma di essere lontano dalla classe (ad esempio, la partecipazione ad una conferenza), si sono responsabili per caricare il tuo incarico prima di 09:00 il Martedì è dovuto, e per caricare la versione auto-classificato da 10:15 lo stesso giorno. In altre parole, il programma è la stessa per gli studenti che sono in classe. Se una situazione di emergenza viene in su (ad esempio, si ottiene l'influenza) e non può fare la cessione o la valutazione nei tempi previsti, vi prego di inviarmi una e-mail e arriveremo alcuni alloggi. In caso contrario, una penalità di 5 punti (la metà dei punti totali disponibili per l'esercizio) sarà valutata. Introduzione ai dati di serie organizzare il tempo per l'analisi una serie storica è ampiamente definito come qualsiasi serie di misure effettuate in tempi diversi. Alcune categorie descrittive di base della serie storica sono: 1) lungo vs breve, 2) anche il tempo-step vs irregolare time-step, 3) discrete vs continuo, 4) periodica vs aperiodico, 5) stazionario vs non stazionari, e 6) univariata vs multivariata . Queste proprietà nonché la sovrapposizione temporale più serie, devono essere considerate nella selezione di un insieme di dati per l'analisi in corso. Potrai analizzare la propria serie temporali nel corso. I primi passi sono per selezionare quelle serie e di memorizzarli in strutture in un file mat. Uniformità in deposito, in via preliminare è conveniente per questa classe in modo che l'attenzione può essere focalizzata sulla comprensione dei metodi di serie storiche piuttosto debug codice di computer per preparare i dati per l'analisi. Una struttura è una variabile Matlab simile a un database a che i contenuti sono accessibili tramite designatori campo testuali. Una struttura in grado di memorizzare i dati di forme diverse. Per esempio, un campo potrebbe essere una matrice serie temporale numerico, un altro potrebbe essere testo che descrive l'origine dei dati, ecc Nel primo incarico si eseguire uno script Matlab che legge la vostra serie tempo e metadati da file di testo ASCII a preparare in anticipo e memorizza i dati in strutture Matlab in un unico file tappetino. In successive assegnazioni si applicano i metodi di serie storiche ai dati mediante l'esecuzione di script e funzioni che caricare il file tappeto e operano su quelle strutture Matlab. Selezionare i dati campione da utilizzare per le assegnazioni durante il corso Read: (1) Notes1.pdf, (2) Per iniziare, accessibile dal menu di aiuto MATLAB Risposta: Eseguire lo script geosa1.m e rispondere alle domande elencate nel file in a1.pdf Come distinguere le categorie di serie storiche come avviare e chiudere MATLAB come immettere i comandi MATLAB al prompt dei comandi Come creare figure in finestra figura come esportare i dati per il vostro word processor Differenza tra gli script di MATLAB e funzioni come eseguire gli script e funzioni i sotto forma di una variabile di struttura MATLAB Come applicare la geosa1.m script per ottenere un insieme di serie temporali e metadati in strutture MATLAB la distribuzione di probabilità di una serie storica descrive la probabilità che una osservazione cade in un intervallo di valori specificato. Una distribuzione di probabilità empirica per una serie temporale può essere arrivato a di classificare e la classifica dei valori della serie. Quantili e percentili sono statistiche utili che possono essere prese direttamente dalla distribuzione di probabilità empirica. Molti test statistici parametrici assumono la serie storica è un campione da una popolazione con una particolare distribuzione di probabilità della popolazione. Spesso la popolazione viene considerata normale. Questo capitolo presenta alcune definizioni di base, statistiche e grafici relativi alla distribuzione di probabilità. Inoltre, un test (test Lilliefors) viene introdotto per verificare se un campione proviene da una distribuzione normale con media e varianza non specificata. Risposta: Eseguire lo script geosa2.m e rispondere alle domande elencate nel file di definizioni dei termini a2.pdf: serie storiche, stazionarietà, densità di probabilità, funzione distribition, quantile, diffusione, posizione, media, deviazione standard, e l'inclinazione Come interpretare la la maggior parte grafica preziosa analisi delle serie storiche - la trama serie storiche come interpretare il diagramma a riquadri, istogramma e normali parametri trama probabilità e la forma della prova standard Lilliefors distribuzione di normalità: descrizione grafica, ipotesi, nulla e alternativa ipotesi Caveat sull'interpretazione di livelli di significatività del test statistici quando le serie temporali non è casuale in tempo Come applicare geosa2.m per controllare le proprietà di distribuzione di una serie storica e testare la serie di normalità autocorrelazione si riferisce alla correlazione di una serie storica con il proprio passato e valori futuri. Autocorrelazione viene talvolta chiamato anche lag correlazione o correlazione seriale. che si riferisce alla correlazione tra i membri di una serie di numeri disposti nel tempo. autocorrelazione positiva può essere considerata una forma specifica di persistenza. una tendenza per un sistema di rimanere nello stesso stato da un'osservazione all'altra. Ad esempio, la probabilità di domani essere delle piogge è maggiore se oggi è piovoso che se oggi è asciutto. serie temporali Geophysical sono spesso autocorrelato a causa dei processi di inerzia o di riporto del sistema fisico. Ad esempio, i evolvono lentamente e si spostano sistemi di bassa pressione nell'atmosfera potrebbero conferire persistenza precipitazioni giornaliere. O il lento drenaggio delle riserve di acque sotterranee potrebbe impartire correlazione ai flussi annuali successivi di un fiume. O fotosintesi memorizzati potrebbero impartire correlazione con valori annuali successivi di indici anelli degli alberi. Autocorrelazione complica l'applicazione di test statistici riducendo il numero di osservazioni indipendenti. Autocorrelazione può anche complicare l'identificazione di covarianza significativa o correlazione tra le serie temporali (per esempio precipitazione con una serie anelli degli alberi). Autocorrelazione può essere sfruttato per le previsioni: una serie temporale autocorrelazione è prevedibile, probabilisticamente, perché i valori futuri dipendono dai valori attuali e passati. Tre strumenti per valutare l'autocorrelazione di una serie storica sono (1) la trama Time Series, (2) la dispersione ritardato, e (3) la funzione di autocorrelazione. Risposta: Eseguire lo script geosa3.m e rispondere alle domande elencate nel file in Definizioni a3.pdf: autocorrelazione, la persistenza, correlazione seriale, funzione di autocorrelazione (ACF), la funzione autocovarianza (ACVF), dimensione effettiva del campione Come riconoscere autocorrelazione nelle serie temporali tracciare Come utilizzare dispersione ritardati per valutare autocorrelazione come interpretare i tracciati ACF Come regolare la dimensione del campione per autocorrelazione definizione matematica dei Termini funzione di autocorrelazione che influenzano la larghezza della banda di confidenza calcolato dell'ACF la differenza tra una unilaterale e due Test - sided di notevole lag-1 autocorrelazione come applicare geos3.m per studiare l'autocorrelazione di una serie temporale lo spettro di una serie temporale è la distribuzione della varianza della serie in funzione della frequenza. L'oggetto della analisi spettrale è stimare e studiare spettro. Lo spettro contiene alcuna nuova informazione oltre che nella funzione autocovarianza (ACVF), e infatti la spettro può essere calcolata matematicamente dalla trasformazione del ACVF. Ma lo spettro e ACVF presentano le informazioni sulla varianza delle serie da punti di vista complementari. ACF riassume le informazioni nel dominio del tempo e lo spettro nel dominio della frequenza. Risposta: Eseguire lo script geosa4.m e rispondere alle domande elencate nel file in Definizioni a4.pdf: frequenza, periodo, lunghezza d'onda, spettro, frequenza di Nyquist, frequenze di Fourier, Motivi di larghezza di banda per l'analisi di uno spettro Come interpretare uno spettro tracciato in termini di distribuzione della varianza la differenza tra uno spettro e spettro normalizzato Definizione della finestra lag usati nella stima spettro dal metodo Blackman-Tukey come la scelta della finestra lag colpisce la larghezza di banda e la varianza dello spettro stimato come definire uno spettro di rumore bianco e lo spettro autoregressiva Come disegnare alcune forme spettrali tipiche: rumore bianco, autoregressivi,, a bassa frequenza quasi-periodico, ad alta frequenza Come applicare geosa4.m per analizzare lo spettro di una serie storica con il metodo Blackman-Tukey Autoregressive-Moving medio (ARMA) modellazione Autoregressive-media mobile modelli (ARMA) sono modelli matematici di persistenza, o di autocorrelazione, in una serie temporale. ARMA models are widely used in hydrology, dendrochronology, econometrics, and other fields. There are several possible reasons for fitting ARMA models to data. Modeling can contribute to understanding the physical system by revealing something about the physical process that builds persistence into the series. For example, a simple physical water-balance model consisting of terms for precipitation input, evaporation, infiltration, and groundwater storage can be shown to yield a streamflow series that follows a particular form of ARMA model. ARMA models can also be used to predict behavior of a time series from past values alone. Such a prediction can be used as a baseline to evaluate possible importance of other variables to the system. ARMA models are widely used for prediction of economic and industrial time series. ARMA models can also be used to remove persistence. In dendrochronology, for example, ARMA modeling is applied routinely to generate residual chronologies time series of ring-width index with no dependence on past values. This operation, called prewhitening, is meant to remove biologically-related persistence from the series so that the residual may be more suitable for studying the influence of climate and other outside environmental factors on tree growth. Answer: Run script geosa5.m and answer questions listed in the file in a5.pdf The functional form of the simplest AR and ARMA models Why such models are referred to as autoregressive or moving average The three steps in ARMA modeling The diagnostic patterns of the autocorrelation and partial autocorrelation functions for an AR(1) time series Definition of the final prediction error (FPE) and how the FPE is used to select a best ARMA model Definition of the Portmanteau statistic, and how it and the acf of residuals can be used to assess whether an ARMA model effectively models the persistence in a series How the principle of parsimony is applied in ARMA modeling Definition of prewhitening How prewhitening affects (1) the appearance of a time series, and (2) the spectrum of a time series How to apply geosa5.m to ARMA-model a time series Spectral analysis -- smoothed periodogram method There are many available methods for estimating the spectrum of a time series. In lesson 4 we looked at the Blackman-Tukey method, which is based on Fourier transformation of the smoothed, truncated autocovariance function. The smoothed periodogram method circumvents the transformation of the acf by direct Fourier transformation of the time series and computation of the raw periodogram, a function first introduced in the 1800s for study of time series. The raw periodogram is smoothed by applying combinations or spans of one or more filters to produce the estimated spectrum. The smoothness, resolution and variance of the spectral estimates is controlled by the choice of filters. A more accentuated smoothing of the raw periodogram produces an underlying smoothly varying spectrum, or null continuum, against which spectral peaks can be tested for significance. This approach is an alternative to the specification of a functional form of the null continuum (e. g. AR spectrum). Answer: Run script geosa6.m and answer questions listed in the file in a6.pdf Definitions: raw periodogram, Daniell filter, span of filter, null continuum smoothness, stability and resolution of spectrum tapering, padding, leakage The four main steps in estimating the spectrum by the smoothed periodogram How the effect of choice of filter spans on the smoothness, stability and resolution of the spectrum How the null continuum is used in testing for significance of spectral peaks How to apply geosa6.m to estimate the spectrum of a time series by the smoothed periodogram method and test for periodicity at a specified frequency Trend in a time series is a slow, gradual change in some property of the series over the whole interval under investigation. Trend is sometimes loosely defined as a long term change in the mean (Figure 7.1), but can also refer to change in other statistical properties. For example, tree-ring series of measured ring width frequently have a trend in variance as well as mean (Figure 7.2). In traditional time series analysis, a time series was decomposed into trend, seasonal or periodic components, and irregular fluctuations, and the various parts were studied separately. Modern analysis techniques frequently treat the series without such routine decomposition, but separate consideration of trend is still often required. Detrending is the statistical or mathematical operation of removing trend from the series. Detrending is often applied to remove a feature thought to distort or obscure the relationships of interest. In climatology, for example, a temperature trend due to urban warming might obscure a relationship between cloudiness and air temperature. Detrending is also sometimes used as a preprocessing step to prepare time series for analysis by methods that assume stationarity. Many alternative methods are available for detrending. Simple linear trend in mean can be removed by subtracting a least-squares-fit straight line. More complicated trends might require different procedures. For example, the cubic smoothing spline is commonly used in dendrochronology to fit and remove ring-width trend that might not be linear, or not even monotonically increasing or decreasing over time. In studying and removing trend, it is important to understand the effect of detrending on the spectral properties of the time series. This effect can be summarized by the frequency response of the detrending function. Answer: Run script geosa7.m and answer questions listed in the file in a7.pdf Definitions: frequency response, spline, cubic smoothing spline Pros and cons of ratio vs difference detrending Interpretation of terms in the equation for the spline parameter How to choose a spline interactively from desired frequency response How the spectrum is affected by detrending How to measure the importance of the trend component in a time series How to apply geosa7.m to interactively choose a spline detrending function and detrend a time series The estimated spectrum of a time series gives the distribution of variance as a function of frequency. Depending on the purpose of analysis, some frequencies may be of greater interest than others, and it may be helpful to reduce the amplitude of variations at other frequencies by statistically filtering them out before viewing and analyzing the series. For example, the high-frequency (year-to-year) variations in a gauged discharge record of a watershed may be relatively unimportant to water supply in a basin with large reservoirs that can store several years of mean annual runoff. Where low-frequency variations are of main interest, it is desirable to smooth the discharge record to eliminate or reduce the short-period fluctuations before using the discharge record to study the importance of climatic variations to water supply. Smoothing is a form of filtering which produces a time series in which the importance of the spectral components at high frequencies is reduced. Electrical engineers call this type of filter a low-pass filter, because the low-frequency variations are allowed to pass through the filter. In a low-pass filter, the low frequency (long-period) waves are barely affected by the smoothing. It is also possible to filter a series such that the low-frequency variations are reduced and the high-frequency variations unaffected. This type of filter is called a high-pass filter. Detrending is a form of high-pass filtering: the fitted trend line tracks the lowest frequencies, and the residuals from the trend line have had those low frequencies removed. A third type of filtering, called band-pass filtering, reduces or filters out both high and low frequencies, and leaves some intermediate frequency band relatively unaffected. In this lesson, we cover several methods of smoothing, or low-pass filtering. We have already discussed how the cubic smoothing spline might be useful for this purpose. Four other types of filters are discussed here: 1) simple moving average, 2) binomial, 3) Gaussian, and 4) windowing (Hamming method). Considerations in choosing a type of low-pass filter are the desired frequency response and the span, or width, of the filter. Answer: Run script geosa8.m and answer questions listed in the file in a8.pdf Definitions: filter, filter weights, filter span, low-pass filter, high-pass filter, band-pass filter frequency response of a filter How the Gaussian filter is related to the Gaussian distribution How to build a simple binomial filter manually (without the computer) How to describe the frequency response function in terms of a system with sinusoidal input and output How to apply geosa8.m to interactively design a Gaussian, binomial or Hamming-window lowpass filter for a time series The Pearson product-moment correlation coefficient is probably the single most widely used statistic for summarizing the relationship between two variables. Statistical significance and caveats of interpretation of the correlation coefficient as applied to time series are topics of this lesson. Under certain assumptions, the statistical significance of a correlation coefficient depends on just the sample size, defined as the number of independent observations. If time series are autocorrelated, an effective sample size, lower than the actual sample size, should be used when evaluating significance. 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.