3. 0-90% 사이에서 10씩 증가하는 overlap 인수로 구성된 10 요소 벡터를 정의합니다.
중첩(overlap)이 100%일 수 없습니다.
4. overlap 인수를 설정하고
floor 및
ceil 함수를 사용하여 행렬의 크기를 정의합니다.
중첩이 0으로 설정되어 있으면 Data 벡터가 ss 길이의 청크 수로 분할됩니다. 다음 방정식에서 볼 수 있는 것처럼, 중첩이 증가하면 ss 길이의 청크 수도 증가합니다.
슬라이스 크기 및 overlap 계수의 각 조합마다 행렬 치수가 달라집니다. 현재 설정에서는 다음과 같은 행렬 치수가 나타납니다.
5. 10 요소 벡터인 TI를 생성하여 ti 값보다 작거나 같은 10개 값 중 한 값으로 ti를 쉽게 설정할 수 있게 만듭니다.
6. ti를 TI의 요소 중 하나로 설정하고 행렬을 생성합니다.
이제 새 행렬 치수는 다음과 같습니다.
7. Data 요소 96"X96X"의 배치 시 중첩의 효과를 확인할 수 있도록 아래와 같은 짧은 프로그램을 사용하여 행렬의 처음 10개 전치된 열 내용을 표시합니다.
8. 행렬 M를 계산합니다.
많은 요소에서 현재 중첩의 크기는 ss 및 overlap의 함수이며 현재 다음과 동일합니다.
9. 기본 중첩은 40%로 설정됩니다. overlap=0으로 설정하고 행렬 M을 검사하여 각 집합의 데이터를 확인합니다.
10. 다양한 overlap 값을 시험해 보고 아래 설명을 참조하여 "X96X"가 현재 위치에 작성되는 이유를 파악하십시오.
0% 중첩, N=0
• Data의 ss 요소 Set # 0이 지수 0부터 시작하여 행렬의 열 0에 기록됩니다.
• Data의 ss 요소 Set # 1이 지수 N=0부터 시작하여 행렬의 열 1에 기록됩니다.
• ss 요소의 각 후속 집합은 지수 N=0에서 행렬의 후속 열에 기록됩니다.
• 요소가 N=0에서 중첩하기 때문에 ss 요소에서 집합 # 6의 첫 번째 요소인 "X96X"가 열 6의 요소 N=0에 기록됩니다.
10% 중첩, N=2
• Data의 ss 요소 Set # 0이 지수 0부터 시작하여 행렬의 열 0에 기록됩니다.
• Data의 ss 요소 Set # 1이 지수 N=2부터 시작하여 행렬의 열 1에 기록됩니다. 열 1의 첫 번째 N 요소가 이전 열의 마지막 N 요소로 채워집니다.
• Data의 ss 요소 Set # 2이 지수 2N=4부터 시작하여 행렬의 열 2에 기록됩니다. 열 2의 첫 번째 2N 요소가 이전 열의 마지막 2N 요소로 채워집니다.
• Data의 ss 요소 Set # 3이 지수 3N=6부터 시작하여 행렬의 열 3에 기록됩니다. 열 3의 첫 번째 3N 요소가 이전 열의 마지막 3N 요소로 채워집니다.
• 요소가 N=2에서 중첩하기 때문에 ss 요소에서 집합 # 6의 첫 번째 요소인 "X96X"가 열 6의 요소 6N=12(ss보다 작음)에 기록됩니다.
20% 중첩, N=4
• 위 설명이 적용됩니다.
• overlap=20%인 경우 N=4 및 열 6 내의 총 이동은 6N=24입니다(ss보다 큼). 즉, 이동이 열 6을 지나 열 7의 요소 8까지 계속됩니다. 하지만 새 열에 쓸 때 또 다른 N=4에 의해 이동되기 때문에 ss 요소에서 Set # 6의 첫 번째 요소인 "X96X"가 열 7의 요소 12에 기록됩니다.
30~90% 중첩, N=5, 7, 8, 10, 12, 13, 15
• 위 설명이 적용되지만 30-90% 사이의 중첩은 더 세밀하게 살펴봐야 합니다.
• overlap=30%인 경우 N=5 및 열 6 내의 총 이동은 6N=30입니다(ss보다 큼). 즉, 이동이 열 6을 지나 열 7의 요소 14까지 계속됩니다. 하지만 새 열에 쓸 때 또 다른 N=5에 의해 이동되기 때문에 열 7을 지나 열 8의 요소 3에 기록됩니다. 하지만 새 열에 쓸 때 또 다른 N=5에 의해 이동되기 때문에 ss 요소에서 Set # 6의 첫 번째 요소인 "X96X"가 열 8의 요소 8에 기록됩니다.
