手机网站建设渠道,东莞搜索seo网站关键词优化,企业网站建设 广州,最新办公室装修风格效果图今天我想与大家探讨的是一个数学和工程学中的重要概念——稀疏性。这个概念可能听起来很抽象#xff0c;但它实际上贯穿于我们生活中的许多方面。那么#xff0c;稀疏性到底是什么呢#xff1f;简单来说#xff0c;在数学和信号处理领域#xff0c;一个信号被称为稀疏但它实际上贯穿于我们生活中的许多方面。那么稀疏性到底是什么呢简单来说在数学和信号处理领域一个信号被称为稀疏指的是它在某个域例如时间域、频率域或其他变换域中只有少量的非零元素。
示例
我们通过两个生活中的例子来理解一下。
窗户上的泥
让我们通过一个实际例子来描绘稀疏性。假设你有一扇带有许多小玻璃窗格的窗户。一天沙尘暴过后只有几个窗格上沾满了泥土而其他的还是一尘不染。这些脏窗格像是非零元素而干净的窗格像是零元素。你的窗户在被污染的“域”上就体现了稀疏性——只有极少数的元素是“活跃”的。
观察温度
现在让我们从窗户转换到数据。想象你正在测量一天中的温度变化并每分钟记录一次。你可能会看到温度在大多数时间里保持相对稳定但在日出和日落时温度会发生快速变化。如果我们把这个数据集制作成图表大部分数据点会形成一条直线这些点可以视为“零”值因为它们没有信息变化而只有在日出和日落时的那些点会因温度变化而“跳跃”出来非零值。 在这个例子中24小时的温度记录在时间域上是稀疏的因为只有相对较少的点包含大量的信息即温度变化显著的点。而在其他时间点由于温度变化很小那些数据点并没有提供太多的信息就像我们窗户上的干净窗格一样。
稀疏性的作用
稀疏性有什么用处呢其实在信号处理和数据压缩中稀疏性是极其重要的。稀疏性使我们能够只保存那些有意义的信息点并忽略那些“零”信息点从而有效地减少数据的大小。这就像你在清洁窗户时只需专注于脏的窗格无需浪费时间擦拭那些已经干净的窗格。
不仅在数据存储方面稀疏性还在图像处理、医学成像、无线通信等领域中发挥着关键作用。通过利用信号的稀疏性科学家和工程师能够创建更加高效的算法和技术以解决现实世界中的问题。
总结
一个信号如果在某个域具有很多“零”值并且只有少数非零值我们可以说它在这个域是稀疏的。这种稀疏性是极富价值的因为它让信息处理、存储和传输更加高效。
例子
数据稀疏性指的是数据中大量元素为零或接近零这种数据可以通过特殊的数据结构或格式存储从而减少存储空间。一个常见的方法是运用压缩感知Compressive Sensing原理或者简单地使用稀疏表示方法例如存储非零元素的位置和值并忽略零值元素。
下面是一个简单的例子以及如何在Python中实现数据压缩和解压缩
示例
例子假设我们有一个一维数组里面包含很多的零值元素。
原始数组[0, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0]我们可以通过只存储非零元素的位置索引和相应的值来压缩这个数组
压缩表示[(4, 5), (7, 3), (13, 2)]Python实现
下面是Python中的一种实现方式
# -*- coding: utf-8 -*-Created on Tue Feb 20 09:28:40 2024author: 李立宗公众号计算机视觉之光知识星球计算机视觉之光def compress_data(data):# 压缩数据return [(index, value) for index, value in enumerate(data) if value ! 0]def decompress_data(compressed_data, total_length):# 解压数据data [0]*total_length for index, value in compressed_data:data[index] valuereturn data# 原始数据
original_data [0, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0]# 原始数据
print(foriginal Data: {original_data})# 压缩数据
compressed_data compress_data(original_data)
print(fCompressed Data: {compressed_data})# 解压缩数据
decompressed_data decompress_data(compressed_data, len(original_data))
print(fDecompressed Data: {decompressed_data})执行上述代码后你会得到以下输出这展示了如何从原始数据中创建压缩表示以及如何从压缩数据恢复原始数据
original Data: [0, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0]
Compressed Data: [(4, 5), (7, 3), (13, 2)]
Decompressed Data: [0, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0]注意这只是一个非常基础的压缩方式现实世界中可能会使用更复杂的压缩算法比如维护一个更紧凑的数据结构或使用特殊的编码技巧来进一步提高压缩率。
问题
如果说我们的数据不完美例如有很多数值其实是0.02这样的数据不是0. 那他就不是稀疏的了。 这时怎么办呢 好办我们直接把接近于零的值处理为0就好了。 这也是一定意义上的 “压缩”了。因为此时数据能够更好地压缩了。
Python实现
# -*- coding: utf-8 -*-Created on Tue Feb 20 09:16:15 2024author: 李立宗公众号计算机视觉之光知识星球计算机视觉之光import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 生成一个稀疏信号
np.random.seed(0)
signal_length 100
signal np.zeros(signal_length)
non_zero_indices np.random.choice(range(signal_length), 10, replaceFalse)
signal[non_zero_indices] np.random.randn(10)print(signal)# 输出原始数据尺寸大小
original_size signal.shape
print(fOriginal Data Size: {original_size} bytes)# 绘制原始信号
plt.figure(figsize(16, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.stem(signal, use_line_collectionTrue)
plt.title(Original Sparse Signal)# 压缩信号设置阈值并保留非零值
threshold 0.1
compressed_signal signal * (abs(signal) threshold)
print(compressed_signal)
# 输出压缩后数据尺寸大小
compressed_size compressed_signal.shape
print(fCompressed Data Size: {compressed_size} bytes)# 绘制压缩后的信号
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.stem(compressed_signal, use_line_collectionTrue)
plt.title(Compressed Signal)
plt.show()# 打印压缩率
non_zero_count_original np.count_nonzero(signal)
print(non_zero_count_original)
non_zero_count_compressed np.count_nonzero(compressed_signal)
print(non_zero_count_compressed)
compression_rate 1 - non_zero_count_compressed / non_zero_count_original
print(fCompression Rate: {compression_rate:.2%})# 假设我们要从压缩的信号中重构原始信号
# 在这个简单的例子中重构只是一个未压缩步骤因为我们没有实施变换
reconstructed_signal compressed_signal # 实际应用可能需要复杂的重建过程示意图
处理后几乎没有变化。 输出结果
非常小的数据被“压缩”没了。原来有10个非零值现在是9个。
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