電動歯ブラシ 磨けてるか不安 / はじめての多重解像度解析 - Qiita
... 限定】には付属していない。(トラベルケースは私は不要でしたので【 限定】は都合が良かった) 以前からブラウンの電動 歯ブラシ は使用していましたが、今回自力でバッテリー交換をしようとしたところ誤って充電ケーブルをぶっちぎってしまい買い替えが決定! とりあえず、普通に歯が磨ければOKなので、シンプルモデルにしました。 歯磨きにスマホでどうのこうのする方って多いんでしょうか?付加価値じゃなくていらない機能じゃないのかなぁ?いるのかなぁ? 【PRO2000使ってみて】... 続きを読む 購入前に【 限定】が何の限定なのか? 確認の際によく指摘される項目. ブラウンのホームページ確認するとすぐに解りました。 ・PRO2000は黒色が標準で、ホワイトがAmazon限定色 (色がホワイトなんて普通にありそうで気づかない?? ) ・「トラベルケース付き」は標準の黒色だけで、【 限定】には付属していない。(トラベルケースは私は不要でしたので【 限定】は都合が良かった) 以前からブラウンの電動 歯ブラシ は使用していましたが、今回自力でバッテリー交換をしようとしたところ誤って充電ケーブルをぶっちぎってしまい買い替えが決定! とりあえず、普通に歯が磨ければOKなので、シンプルモデルにしました。 歯磨きにスマホでどうのこうのする方って多いんでしょうか?付加価値じゃなくていらない機能じゃないのかなぁ?いるのかなぁ?
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電動歯ブラシと手磨き、効果の差は？オーラルケア、口臭予防の効果的な方法｜@Dime アットダイム
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確認の際によく指摘される項目
私は患者さんにこう説明しています。 「手で上手く磨ける方が使うととても効果的です。ただ、上手く磨けない方が使うと逆に磨き残しが多くなってしまいます。」 電動歯ブラシは細かくブラシが動き、CMなどのイメージも手伝って、いかにもブラシ自体が勝手に歯を磨いてくれると思っている方が意外と多いのです。 電動歯ブラシは手で歯ブラシするときのわずらわしい手の動きを代わりにやってくれるだけで、正しい磨き方をしないと効果が落ちるばかりか手で磨いたときよりも磨き残しが多くなる人も少なくないのです。 歯磨き粉をつけたとき、手で磨いたときよりも泡がたくさん出るために口の中がさっぱりして磨いた気分になってしまうのです。 ■ 電動歯ブラシを使うコツとしては (1) 歯磨き粉はほんの少しだけ使うようにしましょう。 (2) 手で磨いているときのように、ゆっくり、丁寧にブラシを歯の表面に当てましょう。 (3) 電池はこまめに換えましょう。 (4) 電動ブラシだけでは全ての部分を磨くことはできません。糸ようじ(フロス)や歯間ブラシなども併用しましょう。 一度お使いの電動歯ブラシを持って受診されて使い方を指導してもらうのも良い方法でしょう。
手で磨くより汚れが取れていない現実もある 4. 超音波式歯ブラシ 超音波は歯垢を剥がす効果が音波式歯ブラシよりも高く、細菌同士の連鎖を断ち切ることで歯垢をつきにくくしたり、また、剥がしやすくするといわれています。また、骨や歯茎の細胞を活性化する効果があるため歯周病の改善に特に効果的だとされています。超音波式はそれほど種類が多くなく、一部の電動歯ブラシでのみ採用されています。 毎分100万〜150万回の振動で動き、音は人間の耳では聞き取ることはできません。 普通の歯ブラシより電動歯ブラシのほうがいい?
times do | i | i1 = i * ( 2 ** ( l + 1)) i2 = i1 + 2 ** l s = ( data [ i1] + data [ i2]) * 0. 5 d = ( data [ i1] - data [ i2]) * 0. 5 data [ i1] = s data [ i2] = d end 単純に、隣り合うデータの平均値を左に、差分を右に保存する処理を再帰的に行っている 3 。 元データとして、レベル8(つまり256点)の、こんな$\tanh$を食わせて見る。 M = 8 N = 2 ** M data = Array. new ( N) do | i | Math:: tanh (( i. to_f - N. to_f / 2. 0) / ( N. to_f * 0. 1)) これをウェーブレット変換したデータはこうなる。 これのデータを、逆変換するのは簡単。隣り合うデータに対して、差分を足したものを左に、引いたものを右に入れれば良い。 def inv_transform ( data, m) m. times do | l2 | l = m - l2 - 1 s = ( data [ i1] + data [ i2]) d = ( data [ i1] - data [ i2]) 先程のデータを逆変換すると元に戻る。 ウェーブレット変換は、$N$個のデータを$N$個の異なるデータに変換するもので、この変換では情報は落ちていないから可逆変換である。しかし、せっかくウェーブレット変換したので、データを圧縮することを考えよう。 まず、先程の変換では平均と差分を保存していた変換に$\sqrt{2}$をかけることにする。それに対応して、逆変換は$\sqrt{2}$で割らなければならない。 s = ( data [ i1] + data [ i2]) / Math. sqrt ( 2. はじめての多重解像度解析 - Qiita. 0) d = ( data [ i1] - data [ i2]) / Math. 0) この状態で、ウェーブレットの自乗重みについて「上位30%まで」残し、残りは0としてしまおう 4 。 transform ( data, M) data2 = data. map { | x | x ** 2}. sort. reverse th = data2 [ N * 0.
ウェーブレット変換
More than 5 years have passed since last update. ちょっとウェーブレット変換に興味が出てきたのでどんな感じなのかを実際に動かして試してみました。 必要なもの 以下の3つが必要です。pip などで入れましょう。 PyWavelets numpy PIL 簡単な解説 PyWavelets というライブラリを使っています。 離散ウェーブレット変換(と逆変換)、階層的な?ウェーブレット変換(と逆変換)をやってくれます。他にも何かできそうです。 2次元データ(画像)でやる場合は、縦横サイズが同じじゃないと上手くいかないです(やり方がおかしいだけかもしれませんが) サンプルコード # coding: utf8 # 2013/2/1 """ウェーブレット変換のイメージを掴むためのサンプルスクリプト Require: pip install PyWavelets numpy PIL Usage: python
( :=3) (wavelet:=db1) """ import sys from PIL import Image import pywt, numpy filename = sys. argv [ 1] LEVEL = len ( sys. argv) > 2 and int ( sys. argv [ 2]) or 3 WAVLET = len ( sys. argv) > 3 and sys. argv [ 3] or "db1" def merge_images ( cA, cH_V_D): """ を 4つ(左上、(右上、左下、右下))くっつける""" cH, cV, cD = cH_V_D print cA. shape, cH. shape, cV. shape, cD. shape cA = cA [ 0: cH. shape [ 0], 0: cV. shape [ 1]] # 元画像が2の累乗でない場合、端数ができることがあるので、サイズを合わせる。小さい方に合わせます。 return numpy. vstack (( numpy. hstack (( cA, cH)), numpy. Pythonで画像をWavelet変換するサンプル - Qiita. hstack (( cV, cD)))) # 左上、右上、左下、右下、で画素をくっつける def create_image ( ary): """ を Grayscale画像に変換する""" newim = Image.
ウェーブレット変換（１） - 元理系院生の新入社員がPythonとJavaで色々頑張るブログ
2D haar離散ウェーブレット変換と逆DWTを簡単な言語で説明してください ウェーブレット変換を 離散フーリエ変換の 観点から考えると便利です(いくつかの理由で、以下を参照してください)。フーリエ変換では、信号を一連の直交三角関数(cosおよびsin)に分解します。信号を一連の係数(本質的に互いに独立している2つの関数の)に分解し、再びそれを再構成できるように、それらが直交していることが不可欠です。 この 直交性の基準を 念頭に置いて、cosとsin以外に直交する他の2つの関数を見つけることは可能ですか? はい、そのような関数は、それらが無限に拡張されない(cosやsinのように)追加の有用な特性を備えている可能性があります。このような関数のペアの1つの例は、 Haar Wavelet です。 DSPに関しては、これらの2つの「直交関数」を2つの有限インパルス応答(FIR)フィルターと 見なし 、 離散ウェーブレット変換 を一連の畳み込み(つまり、これらのフィルターを連続して適用)と考えるのがおそらくより現実的です。いくつかの時系列にわたって)。これは、1-D DWTの式 とたたみ込み の式を比較対照することで確認できます。 実際、Haar関数に注意すると、最も基本的な2つのローパスフィルターとハイパスフィルターが表示されます。これは非常に単純なローパスフィルターh = [0. 5, 0.
Pythonで画像をWavelet変換するサンプル - Qiita
離散ウェーブレット変換による多重解像度解析について興味があったのだが、教科書や解説を読んでも説明が一般的、抽象的過ぎてよくわからない。個人的に躓いたのは スケーリング関数とウェーブレット関数の二種類が出て来るのはなぜだ? 結局、基底を張ってるのはどっちだ? 出て来るのはほとんどウェーブレット関数なのに、最後に一個だけスケーリング関数が残るのはなぜだ?
はじめての多重解像度解析 - Qiita
ウェーブレット変換とは ウェーブレット変換は信号をウェーブレット(小さな波)の組み合わせに変換する信号解析の手法の1つです。 信号解析手法には前回扱った フーリエ変換 がありますが、ウェーブレット変換は フーリエ変換 ではサポート出来ない時間情報をうまく表現することが出来ます。 その為、時間によって周波数が不規則に変化する信号の解析に対し非常に強力です。 今回はこのウェーブレット変換に付いてざっくりと触って見たいと思います。 フーリエ変換 との違い フーリエ変換 は信号を 三角波 の組み合わせに変換していました。 フーリエ変換(1) - 理系大学生がPythonで色々頑張るブログ フーリエ変換 の実例 前回、擬似的に 三角関数 を合成し生成した複雑(? )な信号は、ぱっと見でわかる程周期的な関数でした。 f = lambda x: sum ([[ 3. 0, 5. 0, 0. 0, 2. 0, 4. 0][d]*((d+ 1)*x) for d in range ( 5)]) この信号に対し離散 フーリエ変換 を行いスペクトルを見ると大体このようになります。 最初に作った複雑な信号の成分と一致していますね。 フーリエ変換 の苦手分野 では信号が次の様に周期的でない場合はどうなるでしょうか。 この複雑(?? )な信号のスペクトルを離散 フーリエ変換 を行い算出すると次のようになります。 (※長いので適当な周波数で切ってます) 一見すると山が3つの単純な信号ですが、 三角波 の合成で表現すると非常に複雑なスペクトルですね。 (カクカクの信号をまろやかな 三角波 で表現すると複雑になるのは直感的に分かりますネ) ここでポイントとなる部分は、 スペクトル分析を行うと信号の時間変化に対する情報が見えなくなってしまう事 です。 時間情報と周波数情報 信号は時間が進む毎に値が変化する波です。 グラフで表現すると横軸に時間を取り、縦軸にその時間に対する信号の強さを取ります。 それに対しスペクトル表現では周波数を変えた 三角波 の強さで信号を表現しています。 フーリエ変換 とは同じ信号に対し、横軸を時間情報から周波数情報に変換しています。 この様に横軸を時間軸から周波数軸に変換すると当然、時間情報が見えなくなってしまいます。 時間情報が無くなると何が困るの? スペクトル表現した時に時間軸が周波数軸に変換される事を確認しました。 では時間軸が見えなくなると何が困るのでしょうか。 先ほどの信号を観察してみましょう。 この信号はある時間になると山が3回ピョコンと跳ねており、それ以外の部分ではずーっとフラットな信号ですね。 この信号を解析する時は信号の成分もさることながら、 「この時間の時にぴょこんと山が出来た!」 という時間に対する情報も欲しいですね。 ですが、スペクトル表現を見てみると この時間の時に信号がピョコンとはねた!
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new ( "L", ary. shape)
newim. putdata ( ary. flatten ())
return newim
def wavlet_transform_to_image ( gray_image, level, wavlet = "db1", mode = "sym"):
"""gray画像をlevel階層分Wavelet変換して、各段階を画像表現で返す
return [復元レベル0の画像, 復元レベル1の画像,..., 復元レベル