Reprezentacje przybliżone - Historia wersji

Durka: /* Gęstość energii w przestrzeni czas-częstość */

2025-12-13T11:10:35Z

Gęstość energii w przestrzeni czas-częstość

Durka: /* Wielozmienny algorytm MP (Multivariate matching pursuit, MMP) */

2025-12-13T11:09:54Z

Wielozmienny algorytm MP (Multivariate matching pursuit, MMP)

Durka: /* AS/ Przybliżenia adaptacyjne (adaptive approximations) */

2025-12-13T11:08:03Z

AS/ Przybliżenia adaptacyjne (adaptive approximations)

Durka: /* Literatura */

2025-12-13T11:07:11Z

Literatura

Durka: /* Literatura */

2025-12-13T11:06:55Z

Literatura

Durka: /* empi — implementacja MMP */

2025-12-13T11:06:27Z

empi — implementacja MMP

Durka: /* Instalacja Svaroga i empi */

2025-12-13T10:46:45Z

Instalacja Svaroga i empi

Durka: /* Empi jako część pakietu Svarog */

2025-12-13T10:33:49Z

Empi jako część pakietu Svarog

Durka: /* Empi do pracy wsadowej */

2025-12-12T17:39:41Z

Empi do pracy wsadowej

Durka: /* Algorytm matching pursuit i słowniki czas-częstość */

2025-12-12T17:38:39Z

Algorytm matching pursuit i słowniki czas-częstość

@@ Linia 123: / Linia 123: @@
 {|class="wikitable"
-|[[Plik:MP_rys_1_big.png|thumb|left|400px|<figure id="fig:sym1"></figure>Uzyskana z rozkładu MP gęstość energii sygnału w przestrzeni czas-częstość, proporcjonalna do stopnia szarości.]]
+|[[Plik:MP_rys_1_big.png|thumb|left|300px|<figure id="fig:sym1"></figure>Uzyskana z rozkładu MP gęstość energii sygnału w przestrzeni czas-częstość, proporcjonalna do stopnia szarości.]]
-|[[Plik:MP_sym_2_big.png|thumb|right|400px|<figure id="fig:sym2"></figure> Dekompozycja sygnału z rys. <xr id="fig:sym1"> %i</xr> z liniowym dodatkiem szumu o
+|[[Plik:MP_sym_2_big.png|thumb|right|300px|<figure id="fig:sym2"></figure> Dekompozycja sygnału z rys. <xr id="fig:sym1"> %i</xr> z liniowym dodatkiem szumu o
 dwukrotnie większej energii <math>(S/N = -3 dB)</math>.]]
 |-
-|[[Plik:MP_rys_1_1_big.png|thumb|left|400px|<figure id="fig:sym1a"></figure>Uzyskana z rozkładu MP gęstość energii sygnału w przestrzeni czas-częstość, proporcjonalna do wysokości powierzchni.]]
+|[[Plik:MP_rys_1_1_big.png|thumb|left|300px|<figure id="fig:sym1a"></figure>Uzyskana z rozkładu MP gęstość energii sygnału w przestrzeni czas-częstość, proporcjonalna do wysokości powierzchni.]]
-|[[Plik:MP_sym_2_1_big.png|thumb|right|400px|<figure id="fig:sym2a"></figure> Dekompozycja sygnału z rys. <xr id="fig:sym1"> %i</xr> z liniowym dodatkiem szumu o  dwukrotnie większej energii &mdash; widok 3D gęstości energii<math>(S/N = -3 dB)</math>.]]
+|[[Plik:MP_sym_2_1_big.png|thumb|right|300px|<figure id="fig:sym2a"></figure> Dekompozycja sygnału z rys. <xr id="fig:sym1"> %i</xr> z liniowym dodatkiem szumu o  dwukrotnie większej energii &mdash; widok 3D gęstości energii<math>(S/N = -3 dB)</math>.]]
 |}

@@ Linia 183: / Linia 183: @@
 ==Wielozmienny algorytm MP (Multivariate matching pursuit, MMP)==
-[[Plik:Compound spin v2.png|800px|https://www.mdpi.com/1424-8220/24/3/842]]
+[[Plik:Compound spin v2.png|mały|https://www.mdpi.com/1424-8220/24/3/842]]
 ==empi — implementacja MMP==

@@ Linia 36: / Linia 36: @@
 rozmiarem problemu szybciej niż dowolny wielomian, o czym obszerniej można przeczytać w książce [http://books.google.pl/books?id=txxLovFWkCUC&dq=harel+david+Algorithmics:+The+Spirit+of+Computing&printsec=frontcover&source=bn&hl=pl&ei=jNuxS5ndCJfWmgP2opXSBA&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=4&ved=0CB0Q6AEwAw#v=onepage&q=&f=false Davida Harela „Rzecz o istocie informatyki. Algorytmika”].
 Klasycznym przykładem jest problem komiwojażera, polegający na
-znalezieniu najkrótszej drogi łączącej określoną liczbę miast. Zobacz
+znalezieniu najkrótszej drogi łączącej określoną liczbę miast.</ref>, toteż w praktyce zadowalamy
 się iteracyjnym rozwiązaniem sub-optymalnym&mdash;zaproponowanym w 1993
 przez [http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=258082 S. Mallata i Z. Zhanga algorytmem Matching Pursuit (MP)].

@@ Linia 206: / Linia 206: @@
 * [https://www.fuw.edu.pl/~durka/ksiazki/UNI.html Matching Pursuit and Unification in EEG Analysis]
 * [https://wavelet-tour.github.io/ A Wavelet Tour of Signal Processing]
 ----
 <references/>

@@ Linia 198: / Linia 198: @@
 * Piotr J. Durka (2007) [http://www.scholarpedia.org/article/Matching_pursuit Matching pursuit]. [http://www.scholarpedia.org Scholarpedia], 2(11):2288
 * Piotr Różański (2024) [https://dl.acm.org/doi/10.1145/3674832 empi: GPU-Accelerated Matching Pursuit with Continuous Dictionaries]. ACM Transactions on Mathematical Software Vol. 50, No. 3.
 * [https://biomedical-engineering-online.biomedcentral.com/articles/10.1186/1475-925X-2-1 From wavelets to adaptive approximations: time-frequency parametrization of EEG]
-** [https://biomedical-engineering-online.biomedcentral.com/articles/10.1186/1475-925X-12-94 Multivariate matching pursuit in optimal Gabor dictionaries: theory and software with interface for EEG/MEG via Svarog]
+* [https://biomedical-engineering-online.biomedcentral.com/articles/10.1186/1475-925X-12-94 Multivariate matching pursuit in optimal Gabor dictionaries: theory and software with interface for EEG/MEG via Svarog]
 * [https://journal.frontiersin.org/article/10.3389/fnhum.2015.00258/full Spindles in Svarog: framework and software for parametrization of EEG transients].
 * [https://www.mdpi.com/1424-8220/24/3/842 Two-Stage Atomic Decomposition of Multichannel EEG and the Previously Undetectable Sleep Spindles]

@@ Linia 194: / Linia 194: @@
+Książki:
 ----
 <references/>

← poprzednia wersja		Wersja z 10:46, 13 gru 2025
Linia 193:		Linia 193:
	W artykule [https://dl.acm.org/doi/10.1145/3674832 empi: GPU-Accelerated Matching Pursuit with Continuous Dictionaries] opisano implementację błyskotliwej idei symulacji słownika ciągłego, dzięki której znika problem wyboru rozmiaru słownika dyskretnego. Oprogramowanie z kodem źródłowym i przykładowymi skryptami do odczytu wyników dostępne jest tutaj: https://github.com/develancer/empi		W artykule [https://dl.acm.org/doi/10.1145/3674832 empi: GPU-Accelerated Matching Pursuit with Continuous Dictionaries] opisano implementację błyskotliwej idei symulacji słownika ciągłego, dzięki której znika problem wyboru rozmiaru słownika dyskretnego. Oprogramowanie z kodem źródłowym i przykładowymi skryptami do odczytu wyników dostępne jest tutaj: https://github.com/develancer/empi

−
−
−	~~=Instalacja Svaroga i empi=~~
−	~~==Empi jako część pakietu Svarog==~~
−	Svarog (Signal Viewer, Recorder and Analyzer on GPL) to program do wyświetlania i analizy wielozmiennych sygnałów (głównie elektrofizjologiczych), napisany w Javie i dostępny na licencji GPL. Strona projektu, zawierająca Kod źródłowy, jak również gotowe pakiety, to https://gitlab.com/fuw_software/svarog3. Potrzebne do korzystania z programu skompilowane pliki znajdują się w "artefakcie" [https://gitlab.com/fuw_software/svarog3/-/jobs/10918613798/artifacts/download?file_type=archive target.zip] na stronie https://gitlab.com/fuw_software/svarog3/-/artifacts.
−
−	Po rozpakowaniu pliku <code>target.zip</code> utworzy się folder svarog, w którym znajdziemy główny plik svarog-standalone.jar (Java ARchive). Ten plik — jeśli w systemie jest skonfigurowane środowisko wykonawcze Javy (Java Runtime Environment, JRE) — można zwykle uruchomić podwójnym kliknięciem. Wyjątkiem będzie tutaj pierwsze uruchomienie, gdyż współczesne systemy ze względów bezpieczeństwa ograniczają uruchamianie programów z "nieznanych" źródeł. Dlatego przy pierwszym uruchomieniu system zwykle wyświetli ostrzeżenie. Gdy wyrazimy świadomą zgodę, następne uruchomienia nie będą już jej wymagały.
−
−	Jednym z poleceń, które znajdziemy w menu Svaroga, jest dekompozycja wybranego odcinka sygnału algorytmem matching pursuit. Ta funkcja technicznie różni się od pozostałych, gdyż wywołuje zewnętrzny program [https://github.com/develancer/empi/ empi], który nie jest napisany w Javie. Dlatego w podfolderach folderu svarog/mp znajdziemy binaria programu empi, skompilowane dla najważniejszych systemów operacyjnych. Aby wybrać wersję właściwą dla danego systemu, należy uruchomić w Svarogu opcję "Preferences" z menu "Tools", gdzie w zakładce "Tools" znajduje się możliwość skonfigurowania ścieżki do właściwego kompilatu empi.
−
−	Nawet po prawidłowym skonfigurowaniu ścieżki, pierwsze uruchomienie dekompozycji MP z poziomu Svaroga może zwrócić błąd. Wynika on stąd, że, podobnie jak sam Svarog, program empi również nie pochodzi ze "znanego systemowi" źródła, w związku z czym teoretycznie stanowi potencjalne niebezpieczeństwo. Dlatego przed pierwszym wywołaniem tej funkcji z poziomu Svaroga trzeba najpierw uruchomić sam program empi i udzielić odpowiedniej zgody — w przypadku systemu MacOS wymaga to np. otwarcia okna ustawień systemowych i wyrażenia odp. zgody w zakładce "prywatność i ochrona".
−
−	W przypadku kłopotów z uruchomieniem programu można skorzystać ze starszych wersji, które dystrybuowano razem z wirtualną maszyną Javy dla głównych systemów, dostępnych pod adresem https://gitlab.com/fuw_software/svarog2-packager/-/releases.
−
−	~~==Empi do pracy wsadowej==~~
−	Empi w badaniach naukowych wykorzystujemy zwykle do dekompozycji sygnałów, której wyniki (czyli parametry dopasowanych do sygnału funkcji Gabora) zapisujemy w plikach z rozszerzeniem .db czyli bazach danych struktur. Pliki te mogą być wczytywane do Svaroga w celu wyświetlenie dekompozycji w przestrzeni czas-częstość, ale często pracujey też bezpośrednio na parametrach dopasowanych do sygnału Gaborów. Przykładowe skrypty w Pythonie i Matlabie dostępne są pod adresem https://github.com/develancer/empi/tree/master/demo
−
−	~~==Literatura==~~
−	* S. Mallat and Z. Zhang (1993) Matching pursuit with time-frequency dictionaries. IEEE Transactions on Signal Processing, 41:3397-3415.
−	* Piotr J. Durka (2007) [http://www.scholarpedia.org/article/Matching_pursuit Matching pursuit]. [http://www.scholarpedia.org Scholarpedia], 2(11):2288
−	* P.J. Durka (2007) [http://uni.durka.info/ Matching Pursuit and Unification in EEG Analysis], [http://www.artechhouse.com/default.asp?frame=book.asp&book=978-1-58053-304-1 Artech House], ISBN 978-1-58053-304-1.
−	* Piotr Różański (2024) [https://dl.acm.org/doi/10.1145/3674832 empi: GPU-Accelerated Matching Pursuit with Continuous Dictionaries]. ACM Transactions on Mathematical Software Vol. 50, No. 3.

@@ Linia 197: / Linia 197: @@
 =Instalacja Svaroga i empi=
 ==Empi jako część pakietu Svarog==
-Svarog (Signal Viewer, Recorder and Analyzer on GPL) jest napisany w Javie. Kod źródłowy, jak również gotowe pakiety, można pobrać z https://gitlab.com/fuw_software/svarog2-packager/-/releases
+Svarog (Signal Viewer, Recorder and Analyzer on GPL) to program do wyświetlania i analizy wielozmiennych sygnałów (głównie elektrofizjologiczych), napisany w Javie i dostępny na licencji GPL. Strona projektu, zawierająca Kod źródłowy, jak również gotowe pakiety, to https://gitlab.com/fuw_software/svarog3. Potrzebne do korzystania z programu skompilowane pliki znajdują się w "artefakcie" [https://gitlab.com/fuw_software/svarog3/-/jobs/10918613798/artifacts/download?file_type=archive target.zip] na stronie https://gitlab.com/fuw_software/svarog3/-/artifacts.
-Jeśli chcemy korzystać z wirtualnej maszyny Javy (Java Virtula Machine, JVM) którą mamy w systemie, najlepiej ściągnąć najlżejszą wersję <code>build_svarog_main</code>. Po rozpakowaniu pliku <code>svarog_standalone.zip</code> utworzy się folder svarog, w którym znajdziemy główny plik svarog-standalone.jar (Java ARchive). Ten plik — jeśli w systemie jest skonfigurowane środowisko wykonawcze Javy (Java Runtime Environment, JRE) — można zwykle uruchomić podwójnym kliknięciem. Wyjątkiem będzie tutaj pierwsze uruchomienie, gdyż współczesne systemy ze względów bezpieczeństwa ograniczają uruchamianie programów z "nieznanych" źródeł. Dlatego przy pierwszym uruchomieniu system zwykle wyświetli ostrzeżenie. Gdy wyrazimy świadomą zgodę, następne uruchomienia nie będą już jej wymagały.
+Po rozpakowaniu pliku <code>target.zip</code> utworzy się folder svarog, w którym znajdziemy główny plik svarog-standalone.jar (Java ARchive). Ten plik — jeśli w systemie jest skonfigurowane środowisko wykonawcze Javy (Java Runtime Environment, JRE) — można zwykle uruchomić podwójnym kliknięciem. Wyjątkiem będzie tutaj pierwsze uruchomienie, gdyż współczesne systemy ze względów bezpieczeństwa ograniczają uruchamianie programów z "nieznanych" źródeł. Dlatego przy pierwszym uruchomieniu system zwykle wyświetli ostrzeżenie. Gdy wyrazimy świadomą zgodę, następne uruchomienia nie będą już jej wymagały.
-Jednym z poleceń, które znajdziemy w menu Svaroga, jest dekompozycja MP wybranego odcinka sygnału. Ta funkcja technicznie różni się od pozostałych, gdyż wywołuje zewnętrzny program empi, który nie jest napisany w Javie. Dlatego w folderze svarog/mp znajdziemy binaria programu empi, skompilowane dla najważniejszych systemów operacyjnych. Aby wybrać wersję właściwą dla danego systemu, należy uruchomić opcję "Preferences" z menu "Tools", gdzie w zakładce "Tools" znajduje się możliwość skonfigurowania ścieżki do właściwego kompilatu empi.
+Jednym z poleceń, które znajdziemy w menu Svaroga, jest dekompozycja wybranego odcinka sygnału algorytmem matching pursuit. Ta funkcja technicznie różni się od pozostałych, gdyż wywołuje zewnętrzny program [https://github.com/develancer/empi/ empi], który nie jest napisany w Javie. Dlatego w podfolderach folderu svarog/mp znajdziemy binaria programu empi, skompilowane dla najważniejszych systemów operacyjnych. Aby wybrać wersję właściwą dla danego systemu, należy uruchomić w Svarogu opcję "Preferences" z menu "Tools", gdzie w zakładce "Tools" znajduje się możliwość skonfigurowania ścieżki do właściwego kompilatu empi.
-Niestety nawet po prawidłowym skonfigurowaniu ścieżki, pierwsze uruchomienie dekompozycji MP z poziomu Svaroga może zwrócić błąd. Wynika on stąd, że, podobnie jak sam Svarog, program empi również nie pochodzi ze "znanego systemowi" źródła, i stanowi potencjalne niebezpieczeństwo. Dlatego przed pierwszym wywołaniem tej funkcji z poziomu Svaroga trzeba najpierw spróbować uruchomić sam program empi (powinno zadziałać dwukrotne kliknięcie) i udzielić odpowiedniej zgody — w przypadku systemu MacOS wymaga to np. otwarcia okna ustawień systemowych i wyrażenia odp. zgody w zakładce "prywatność i ochrona".
+Nawet po prawidłowym skonfigurowaniu ścieżki, pierwsze uruchomienie dekompozycji MP z poziomu Svaroga może zwrócić błąd. Wynika on stąd, że, podobnie jak sam Svarog, program empi również nie pochodzi ze "znanego systemowi" źródła, w związku z czym teoretycznie stanowi potencjalne niebezpieczeństwo. Dlatego przed pierwszym wywołaniem tej funkcji z poziomu Svaroga trzeba najpierw uruchomić sam program empi i udzielić odpowiedniej zgody — w przypadku systemu MacOS wymaga to np. otwarcia okna ustawień systemowych i wyrażenia odp. zgody w zakładce "prywatność i ochrona".
 ==Empi do pracy wsadowej==

@@ Linia 206: / Linia 206: @@
 ==Empi do pracy wsadowej==
-Empi w badaniach naukowych wykorzystujemy zwykle do dekompozycji sygnałów, której wyniki (czyli parametry dopasowanych do sygnału funkcji Gabora) zapisujemy w plikach o z rozszerzeniem .db czyli bazach danych struktur. Pliki te mogą być wczytywane do Svaroga w celu wyświetlenie dekompozycji w przestrzeni czas-częstość, ale często pracujey też bezpośrednio na parametrach dopasowanych do sygnału Gaborów. Przykładowe skrypty w Pythonie i Matlabie dostępne są pod adresem https://github.com/develancer/empi/tree/master/demo
+Empi w badaniach naukowych wykorzystujemy zwykle do dekompozycji sygnałów, której wyniki (czyli parametry dopasowanych do sygnału funkcji Gabora) zapisujemy w plikach z rozszerzeniem .db czyli bazach danych struktur. Pliki te mogą być wczytywane do Svaroga w celu wyświetlenie dekompozycji w przestrzeni czas-częstość, ale często pracujey też bezpośrednio na parametrach dopasowanych do sygnału Gaborów. Przykładowe skrypty w Pythonie i Matlabie dostępne są pod adresem https://github.com/develancer/empi/tree/master/demo
 ==Literatura==

@@ Linia 52: / Linia 52: @@
 ==Algorytm ''matching pursuit'' i słowniki czas-częstość==
 [[Image:Wigspin.png|thumb|500px|right|<figure id="fig:wigspin"/>Zastosowanie MP do analizy EEG: czasowo-częstościowa gęstość energii sygnału obliczona z rozkładu MP dwudziestu sekund zapisu EEG w czasie snu. Oznaczone plamy odpowiadają wrzecionom snu. Struktury C-D i E-F zostały oznaczone w sygnale przez eksperta oglądającego sygnał jako pojedyncze wrzeciona.]]
+-->
 Niech dany będzie (słownik) zbiór funkcji (słownik) <math>D = \{g_1, g_2,
@@ Linia 179: / Linia 180: @@
 sinusa, delty Diraca (jednopunktowej nieciągłości) i trzech funkcji
 Gabora o parami jednakowych położeniach w czasie i
 częstościach.
 ==Wielozmienny algorytm MP (Multivariate matching pursuit, MMP)==