Я выполняю анализ PIV на двух последовательных изображениях, полученных во время эксперимента, чтобы получить векторное поле. Но я хотел бы знать, на основании каких критериев я должен выбрать процент перекрытия между буксирными изображениями для процесса взаимной корреляции? 50%, 75% ...? Инструмент PIVlab_GUI, предназначенный для MATLAB, по умолчанию перекрывает перекрытие на 50%, но позволяет его изменить.
Я просто хочу знать критерии, на основе которых я могу знать, насколько лучше перекрывается совпадение? Влияют ли векторы на менее точные, depend.etc, поскольку мы увеличиваем/уменьшаем перекрытие?
В моей книге «Измерения механики жидкости» не объясняется, как выбрать количество перекрытий в процессе взаимной корреляции, и я не смог найти полезную онлайн-ссылку.
Любая помощь приветствуется.Анализ PIV, область опроса кросс-корреляции
ответ
Предлагаю вам ознакомиться с спектральной оценкой, которая в основном эквивалентна взаимной корреляции при сегментировании данных и усреднении корреляционных оценок, вычисленных из каждого сегмента (кросс-корреляция - это обратное преобразование Фурье поперечного спектра). Есть глава книги об этом материале here, но вы можете захотеть найти более полный ресурс, если неясны основы.
Короткий ответ: увеличение перекрытия увеличит разрешение по частоте спектральной оценки и даст вам больше сегментов, чтобы усреднить; ваша оценка будет иметь более низкую дисперсию. Но уменьшаются статистические результаты, чем больше вы увеличиваете перекрытие на 50%, тогда как сложность вычислений продолжает расти (больше сегментов = больше вычислений). Следовательно, большинство людей просто выбирают 50% и делают с ним.
Важно отметить, что вы не получите больше информацию с помощью перекрывающихся кадров, вы просто увеличить разрешение по частоте (или временное разрешение лаг, для корреляции) - по аналогии с эффектом нулевого отступа а перед принятием его преобразования Фурье - и это имеет статистические эффекты из-за того, как работает оценка этого типа.
Большое спасибо Wakjah. Я многому учусь от вашего ответа. Но, как вы, возможно, заметили из моего вопроса, я начинаю только в области PIV и использую кросс-корреляцию вообще. Так что, если я использую 75% -ную область опроса вместо 50%, получаю ли я много «недействительных» векторов? или они будут неточными? Я слышал от одного коллеги, что более крупная область опроса приводит к низкому разрешению, но я не уверен, что это значит (я был бы признателен, если бы вы могли объяснить это из частотной области, по-видимому, по второстепенным причинам). Я хочу знать, чтобы определить максимальный размер области опроса – user2329321
Ответ такой же во временном домене, что и в частотной области. Более длинные окна дадут вам более частое (временное отставание) разрешение с меньшим уклоном; но дисперсия будет больше, потому что вы в среднем меньше кадров. Более короткие окна делают наоборот. Больше совпадений не так уж плохо; вы получите меньшую дисперсию в вашей оценке перекрестной корреляции, потому что вы усредняете больше кадров; но всегда существует компромисс между смещением и дисперсией в оценке. Если вы просто используете 50%, вы будете в порядке. Я не могу объяснить всю теорию здесь; если вы действительно хотите понять, вам нужна книга. – wakjah