2-D Отклонение

Вычислить дисперсию входных данных или последовательность входных данных

Библиотека:
Инструментарий компьютерного зрения/Статистика

Описание

Блок 2-D Variance вычисляет несмещенную дисперсию входного массива. Входным сигналом может быть вектор 1-D, матрица 2-D или N-D-массив. Блок может вычислять дисперсию вдоль заданного размера входного сигнала или всего входного сигнала. Если выбран параметр Running variance, блок также может отслеживать дисперсию в последовательности входных данных в течение периода времени.

Порты

Вход

развернуть все

`In` - Входной массив
вектор | матрица | N-D - массив

Входной массив, заданный как вектор, матрица или массив N-D-. Этот порт не называется до тех пор, пока не будет выбран параметр Enable ROI processing.

`Rst` - Сброс порта
скаляр

Порт сброса, указанный как скаляр. Этот порт указывает событие, которое приводит к сбросу блоком текущей дисперсии. Время выборки ввода Rst должно быть положительным целым числом и кратным времени входной выборки.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Running variance и установите для параметра Reset port значение Rising edge, Falling edge, Either edge, или Non-zero sample.

`ROI` - Регион интересов
четырехэлементный вектор | матрица m-by-4 | матрица M-by-N

Представляющая интерес область (ROI), заданная как четырехэлементный вектор, матрица m-by-4 или матрица M-by-N. Входное значение для этого порта зависит от параметра типа ROI.

Примечание

Вы можете использовать ROI порт только в том случае, если вход является 2-D изображением.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, установите для параметра Find the variance value over значение Entire input и выберите параметр Enable ROI processing.

`Label` - Матрица меток
матрица неотрицательных целых чисел

Матрица меток, заданная как матрица неотрицательных целых чисел. Матрица меток представляет объекты на изображении. Пикселы с меткой 0 - это фон. Пиксели с меткой 1 составляют один объект; пиксели 2 составляют второй объект; и так далее. Размер матрицы меток должен совпадать с размером входного 2-D.

Зависимости

Для активизации этого порта выберите параметр Enable ROI processing и установите для параметра ROI type значение Label matrix.

Типы данных: uint8 | uint16 | uint32

`Label Numbers` - Значения меток ROI
Вектор M-элемента

Значения меток ROI, заданные как вектор M-элемента. Значение M может быть меньше или равно количеству объектов, помеченных в матрице меток.

Зависимости

Типы данных: uint8 | uint16 | uint32

Продукция

развернуть все

`Out` - Вычисленная выходная дисперсия
скаляр | вектор | матрица | N-D-массив

Вычисленная выходная дисперсия, возвращаемая в виде скаляра, вектора, матрицы или N-D-массива. Размер возвращаемой дисперсии на выходе зависит от размера входных данных, а также от настроек для параметров Running variance и Find the variance value over parameters.

Этот порт не имеет имени до тех пор, пока не будет установлен флаг Output, указывающий, находится ли ROI в пределах изображения, а для параметра типа ROI установлено значение Rectangles, Lines, или Label matrix.

Если текущее отклонение очищено

Дисперсию можно вычислить вдоль любого заданного размера входного значения или всего входного значения. Выходные данные:

Скаляр (Scalar), если входные данные имеют любой размер и параметр Найти значение дисперсии по (Find the variance value over) имеет значение Entire input.
Вектор, если входной сигнал является матрицей, и параметр Найти значение дисперсии для любого из Each row, Each column, и Specified dimension. В этом случае значение размерности для Specified dimension может быть либо 1, либо 2.
Матрица, если входные данные являются 3-D массивом, и параметр Найти значение дисперсии для параметра имеет значение Specified dimension и значение размерности равно 3.
Массив N-D, если входным является массив N-D, и параметр Find the variance value over установлен на опцию, отличную от Entire input.
Если вычислить дисперсию вдоль N-ой размерности входного сигнала, то возвращаемый выходной сигнал будет массивом (N-1) -D. В этом случае значение размерности дляSpecified dimension имеет значение N.
Пример: Для 3-D входного массива размером M-by-N-by-P размерность возвращаемого выходного сигнала равна:
- 1-by-N-by-P, если для параметра Найти значение отклонения по параметру задано значение Entire row.
- M-by-1-by-P, если для параметра Найти значение отклонения по параметру задано значение Entire column.
- M-by-N, если для параметра Найти значение дисперсии над значением Specified dimension и значение Размерность (Dimension), равное 3.

Если выбрано текущее расхождение

При выборе параметра Дисперсия выполнения блок вычисляет дисперсию каждой выборки на входе относительно всех предыдущих выборок. Выходной сигнал имеет тот же размер, что и входной сигнал.

`Flag` - Проверка окупаемости инвестиций
0 | 1

Проверка окупаемости инвестиций, возвращенная как 0 или 1. Выходное значение означает, что все значения ROI, указанные на входе, находятся в пределах границ изображения. Выходное значение зависит от значений параметров Output и ROI Type.

Тип окупаемости инвестиций	Продукция	Выход из порта флага	Описание
`Rectangles` `Lines`	`Individual statistics for each ROI`	0	ROI полностью выходит за пределы входного изображения.
	`Individual statistics for each ROI`	1	ROI полностью или частично находится внутри входного изображения.
	`Single statistic for all ROIs`	0	ROI полностью выходит за пределы входного изображения.
	`Single statistic for all ROIs`	1	ROI полностью или частично находится внутри входного изображения.
`Label matrix`	`Individual statistics for each ROI`	0	Номер метки отсутствует в матрице меток.
	`Individual statistics for each ROI`	1	Номер метки находится в матрице меток.
	`Single statistic for all ROIs`	0	Ни один из номеров меток не содержится в матрице меток.
	`Single statistic for all ROIs`	1	По крайней мере один из номеров меток находится в матрице меток.

Примечание

Если ROI частично находится вне изображения, блок вычисляет значения дисперсии только для той части ROI, которая лежит в пределах изображения.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, установите флаг Output, указывающий, находится ли ROI в пределах параметра image bounds, и установите значение параметра ROI type равным Rectangle, Lines, или Label Matrix.

Параметры

развернуть все

Главная вкладка

`Running variance` - Отклонение выполнения отслеживания
off (по умолчанию) | on

Выберите для отслеживания дисперсии последовательных входов в блок. В этом режиме блок обрабатывает каждый элемент как канал.

`Reset port` - Событие сброса
`None` (по умолчанию) | `Rising edge` | `Falling edge` | `Either edge` | `Non-zero sample`

Укажите, когда блок обнаруживает событие сброса. Блок сбрасывает рабочую дисперсию при обнаружении события сброса в необязательном порту Rst. Время сброса выборки должно быть положительным целым числом и кратным времени ввода выборки.

Укажите событие сброса как:

None для отключения порта Rst.
Rising edge для запуска события сброса, когда вход Rst выполняет одно из следующих действий:
- Увеличивается от отрицательного значения до положительного значения или нуля
- Поднимается от нуля до положительного значения, где подъем не является продолжением подъема от отрицательного значения до нуля
Falling edge для запуска события сброса, когда вход Rst выполняет одно из следующих действий:
- Падает от положительного значения до отрицательного значения или нуля
- Падает от нуля до отрицательного значения, где падение не является продолжением падения от положительного значения до нуля

Either edge для запуска события сброса, когда входным сигналом Rst является Rising edge или Falling edge.
Non-zero sample для запуска события сброса в каждый момент времени выборки, когда вход Rst не равен нулю.
Примечание
При выполнении моделирования в многозадачном режиме Simulink ® сигналы сброса имеют задержку в одну выборку. Следовательно, когда блок обнаруживает событие сброса, имеется задержка в одну выборку на скорости порта сброса, прежде чем блок применит сброс.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, выберите параметр Running variance.

`Find the variance value over` - измерение, по которому вычисляется дисперсия;
`Entire input` (по умолчанию) | `Each row` | `Each column` | `Specified dimension`

Укажите размер входных данных, вдоль которых блок вычисляет дисперсию.

Entire input - вычисляет дисперсию по всему входному сигналу.
Each row - вычисляет отклонение для каждой строки.
Each column - вычисляет расхождение по каждому столбцу.
Specified dimension- вычисляет расхождение по размеру, указанному в параметре Размер (Dimension).
- Если значение параметра «Размер» равно 1, вывод будет таким же, как при выборе Each column.
- Если значение параметра «Размер» равно 2, вывод будет таким же, как при выборе Each row.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, снимите флажок Running variance.

`Dimension` - Пользовательское измерение
1 (по умолчанию) | скаляр

Укажите размер входного массива, по которому вычисляется дисперсия, как значение на основе единицы. Значение этого параметра должно быть больше 0 и меньше или равно количеству измерений во входном массиве.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите для параметра Найти значение расхождения над параметром значение Specified dimension.

Обработка окупаемости инвестиций

`Enable ROI processing` - Вычислить дисперсию в пределах определенной области
off (по умолчанию) | on

Используется для вычисления дисперсии в пределах определенной окупаемости инвестиций в изображении.

Примечание

Полная окупаемость инвестиций доступна только при наличии лицензии Computer Vision Toolbox™. Если у вас нет лицензии Computer Vision Toolbox, вы по-прежнему можете использовать обработку окупаемости инвестиций, но тип окупаемости инвестиций ограничен Rectangles.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите для параметра Найти значение расхождения над параметром значение Entire input.

`ROI type` - Тип окупаемости инвестиций
`Rectangles` (по умолчанию) | `Lines` | `Label matrix` | `Binary mask`

Укажите тип окупаемости инвестиций, который представляет области на изображении, по которым блок вычисляет дисперсию. Типом окупаемости инвестиций может быть прямоугольник, линия, матрица меток или двоичная маска.

Параметры		Описание
Тип окупаемости инвестиций	Входы в порт ROI	Описание
`Rectangles`	Четырехэлементный вектор строки `[x y width height]` матрица m-на-4 $\begin{matrix} _{} & _{} & _{} & _{} \\ _{} & _{} & _{} & _{} \\ _{} & _{} & _{} & _{[x1y1width1height1x2y2width2height2 xMyMwidthMheightM} \end{matrix}]$ , где m - количество прямоугольников. Каждая строка матрицы соответствует другому прямоугольнику.	`x` и `y` - одноосновные координаты верхнего левого угла прямоугольника. `width` и `height` - ширина и высота прямоугольника в пикселях. Значения `width` и `height` должно быть больше 0.
`Lines`	Четырехэлементный вектор строки `[x₁ y₁ x₂ y₂]` матрица m-на-4 $\begin{matrix} _{} & _{} & _{} & _{} \\ _{} & _{} & _{} & _{} \\ _{} & _{} & _{} & _{} \end{matrix} [x11y11x12y12x21y21x22y22 xM1yM1xM2yM2]$ , где m - количество строк. Каждая строка матрицы соответствует другой строке.	`x₁` и `y₁` - координаты начала линии. `x₂` и `y₂` - координаты конца линии.
`Label matrix`	Матрица M-by-N	Матрица того же размера, что и входное изображение. Матрица содержит значения меток, представляющие различные объекты изображения. Пикселы с меткой 0 - это фон. Пиксели с меткой 1 составляют один объект; пиксели 2 составляют второй объект; и так далее.
`Binary mask`	Матрица M-by-N	Матрица того же размера, что и входное изображение. Двоичная маска классифицирует пиксели изображения как принадлежащие либо интересующей области, либо фону. Значения пикселя маски 1 указывают, что пиксель изображения принадлежит ROI. Значения пикселя маски 0 указывают, что пиксель изображения является частью фона.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, выберите параметр Enable ROI processing.

`ROI portion to process` - Доля окупаемости инвестиций, в которой рассчитывается отклонение
`Entire ROI` (по умолчанию) | `ROI perimeter`

Укажите часть ROI, из которой блок должен вычислить дисперсию 2-D. Частью ROI является либо весь ROI, либо периметр ROI.

Зависимости

Для активизации этого параметра выберите параметр Enable ROI processing и установите для параметра ROI type значение Rectangles.

`Output` - Расчет отклонения для отдельного или всего ROI
`Individual statistics for each ROI` (по умолчанию) | `Single statistic for all ROIs`

Укажите, следует ли вычислять отклонение 2-D отдельности для каждого ROI или для всего ROI.

При выборе Individual statistics for each ROIблок выводит вектор значений дисперсии. Размер выходного вектора равен числу ROI.
При выборе Single statistic for all ROIsблок выводит скалярное значение. Скалярное значение представляет статистическое значение для всех указанных значений ROI.

Зависимости

Для активизации этого параметра выберите параметр Enable ROI processing и установите для параметра ROI type значение Rectangles, Lines, или Label matrix.

`Output flag indicating if ROI is within image bounds` - Включить порт флага
Выкл. (по умолчанию) | Вкл.

Выберите для отображения порта Flag. Описание вывода порта Flag см. в разделе Flag.

Зависимости

Вкладка «Типы данных»

Дополнительные сведения о параметрах блока с фиксированной точкой см. в разделе Задание атрибутов блока с фиксированной точкой.

`Lock data type settings against change by the fixed-point tools` - Предотвращение переопределения типов данных инструментами с фиксированной точкой
off (по умолчанию) | on

Выберите этот параметр, чтобы инструменты с фиксированной точкой не переопределяли типы данных, заданные в этом блоке. Дополнительные сведения см. в разделе Блокировка параметров типа выходных данных (конструктор фиксированных точек).

Характеристики блока

Типы данных	`double` \| `fixed point` \| `integer` \| `single`
Многомерные сигналы	`yes`
Сигналы переменного размера	`yes`

Подробнее

развернуть все

Различие

Дисперсией входного сигнала является квадрат стандартного отклонения входного сигнала. Дисперсия дает меру отклонения входных значений от их среднего значения.

Для чисто вещественного или мнимого входа, u, размера M-by-N, дисперсией является:

$^{} \frac{_{}^{}_{}^{} {_{}}^{} \frac{{_{}^{}_{}^{}_{}}^{}}{}}{y=σ2=∑i=1M∑j=1N'uij|2−|∑i=1M∑j=1Nuij|2M*NM*N−1},$

где:

_uij - входной элемент данных в (i, j).
M - длина j-го столбца.
N - количество столбцов.

Для сложных входных данных дисперсией являются:

$^{}_{}^{}_{}^{σ2 =σRe2 +σIm2},$

где:

_σRe2 - дисперсия действительной части комплексного ввода.
_σIm2 - дисперсия мнимой части комплексного ввода.

Расширенные возможности

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью Simulink ® Coder™

См. также

2-D Среднее значение | 2-D Стандартное отклонение | var

Представлен до R2006a

Документация

2-D Отклонение

Описание

Порты

Вход

In - Входной массив вектор | матрица | N-D - массив

Rst - Сброс порта скаляр

Зависимости

ROI - Регион интересов четырехэлементный вектор | матрица m-by-4 | матрица M-by-N

Зависимости

Label - Матрица меток матрица неотрицательных целых чисел

Зависимости

Label Numbers - Значения меток ROI Вектор M-элемента

Зависимости

Продукция

Out - Вычисленная выходная дисперсия скаляр | вектор | матрица | N-D-массив

Если текущее отклонение очищено

Если выбрано текущее расхождение

Flag - Проверка окупаемости инвестиций 0 | 1

Зависимости

Параметры

Running variance - Отклонение выполнения отслеживания off (по умолчанию) | on

Reset port - Событие сброса None (по умолчанию) | Rising edge | Falling edge | Either edge | Non-zero sample

Зависимости

Find the variance value over - измерение, по которому вычисляется дисперсия; Entire input (по умолчанию) | Each row | Each column | Specified dimension

Зависимости

Dimension - Пользовательское измерение 1 (по умолчанию) | скаляр

Зависимости

Enable ROI processing - Вычислить дисперсию в пределах определенной области off (по умолчанию) | on

Зависимости

ROI type - Тип окупаемости инвестиций Rectangles (по умолчанию) | Lines | Label matrix | Binary mask

Зависимости

ROI portion to process - Доля окупаемости инвестиций, в которой рассчитывается отклонение Entire ROI (по умолчанию) | ROI perimeter

Зависимости

Output - Расчет отклонения для отдельного или всего ROI Individual statistics for each ROI (по умолчанию) | Single statistic for all ROIs

Зависимости

Output flag indicating if ROI is within image bounds - Включить порт флага Выкл. (по умолчанию) | Вкл.

Зависимости

Lock data type settings against change by the fixed-point tools - Предотвращение переопределения типов данных инструментами с фиксированной точкой off (по умолчанию) | on

Характеристики блока

Подробнее

Различие

Расширенные возможности

Создание кода C/C + + Создайте код C и C++ с помощью Simulink ® Coder™

См. также

Документация по инструментарию компьютерного зрения

Поддержка

`In` - Входной массив
вектор | матрица | N-D - массив

`Rst` - Сброс порта
скаляр

`ROI` - Регион интересов
четырехэлементный вектор | матрица m-by-4 | матрица M-by-N

`Label` - Матрица меток
матрица неотрицательных целых чисел

`Label Numbers` - Значения меток ROI
Вектор M-элемента

`Out` - Вычисленная выходная дисперсия
скаляр | вектор | матрица | N-D-массив

`Flag` - Проверка окупаемости инвестиций
0 | 1

`Running variance` - Отклонение выполнения отслеживания
off (по умолчанию) | on

`Reset port` - Событие сброса
`None` (по умолчанию) | `Rising edge` | `Falling edge` | `Either edge` | `Non-zero sample`

`Find the variance value over` - измерение, по которому вычисляется дисперсия;
`Entire input` (по умолчанию) | `Each row` | `Each column` | `Specified dimension`

`Dimension` - Пользовательское измерение
1 (по умолчанию) | скаляр

`Enable ROI processing` - Вычислить дисперсию в пределах определенной области
off (по умолчанию) | on

`ROI type` - Тип окупаемости инвестиций
`Rectangles` (по умолчанию) | `Lines` | `Label matrix` | `Binary mask`

`ROI portion to process` - Доля окупаемости инвестиций, в которой рассчитывается отклонение
`Entire ROI` (по умолчанию) | `ROI perimeter`

`Output` - Расчет отклонения для отдельного или всего ROI
`Individual statistics for each ROI` (по умолчанию) | `Single statistic for all ROIs`

`Output flag indicating if ROI is within image bounds` - Включить порт флага
Выкл. (по умолчанию) | Вкл.

`Lock data type settings against change by the fixed-point tools` - Предотвращение переопределения типов данных инструментами с фиксированной точкой
off (по умолчанию) | on

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью Simulink ® Coder™