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IFilter-Schnittstelle

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Wichtig

Der Support für Machine Learning Studio (klassisch) endet am 31. August 2024. Es wird empfohlen, bis zu diesem Datum auf Azure Machine Learning umzustellen.

Ab dem 1. Dezember 2021 können Sie keine neuen Ressourcen in Machine Learning Studio (klassisch) mehr erstellen. Bis zum 31. August 2024 können Sie die vorhandenen Ressourcen in Machine Learning Studio (klassisch) weiterhin verwenden.

Die Dokumentation zu ML Studio (klassisch) wird nicht mehr fortgeführt und kann künftig nicht mehr aktualisiert werden.

In diesem Artikel wird beschriebenIFilter, welche Schnittstelle für die Arbeit mit digitalen Signalfiltern in Machine Learning Studio (klassisch) ist.

Hinweis

Gilt nur für: Machine Learning Studio (klassisch)

Ähnliche Drag & Drop-Module sind im Azure Machine Learning-Designer verfügbar.

Die IFilter -Schnittstelle stellt Methoden und Eigenschaften bereit, die zum Konfigurieren und Interagieren mit digitalen Signalfiltern verwendet werden, die mithilfe eines der Filtermodule in Studio (klassisch) definiert wurden. Weitere Informationen finden Sie unter Filter.

Sie verwenden die IFilter -Schnittstelle, um einen Filter zu speichern oder einen vordefinierten Filter auf Daten anzuwenden.

  • Geben Sie einen zu verwendenden Filter an: Typ, Koeffizienten usw.
  • Anwenden des Filters auf Eingabedaten
  • Generieren einer DataTable von Daten mit Filterergebnissen

Sie können nur in Studio (klassisch) oder in einer der unterstützten APIs mit IFilter interagieren.

Siehe auch

Moduldatentypen