时域特征值第35页

C语言调用MKL进行矩阵计算—特征值特征向量求解

C语言调用MKL进行矩阵计算—特征值特征向量求解MKL的安装与配置Intel数学核心函数库（MKL）是一套高度优化、线程安全的数学例程、函数，面向高性能的工程、科学与财务应用。

zjy0416·2023-01-30 08:06

六种语言求解特征值和特征向量（2022.4.29）

特征值和特征向量求解（2022.4.29）引言1、矩阵的特征值和特征向量2、六种编程语言求解特征值和特征向量代码2.1Matlab代码及运行结果2.2Python代码及运行结果（Numpy）2.3C++

jing_zhong·2023-01-30 08:05

【OpenCV4】计算对称矩阵特征值和特征向量 cv::eigen() 用法详解和代码示例（c++）

OutputArrayeigenvalues,OutputArrayeigenvectors=noArray())解析：src：输入矩阵，只能是CV_32FC1或CV_64FC1类型的方阵（即矩阵转置后还是自己）eigenvalues：输出的特征值组成的向量

AItrust·2023-01-30 08:03

【附核心代码】C++实现特征值连续的多分类问题（朴素贝叶斯、决策树、感知机）

C++实现简单机器学习算法朴素贝叶斯原理核心代码决策树原理核心代码感知机原理算法流程核心代码总结朴素贝叶斯原理详细公式及推导请参考博客朴素贝叶斯核心代码//计算先验概率vector>Probability(vector>train_data){vector>p_u;vectorp{0,0,0,0};//初始化p为3个0vectoru1{0,0,0,0};//第一列数据的均值，u1[0]表示类别

柠檬水(●ˇ∀ˇ●)·2023-01-30 08:23

iOS中的H264硬解码 - 音视频总结

H264压缩技术帧内预测压缩解决的是空域数据冗余问题.帧间预测压缩解决的是时域数据冗余问题整数离散余弦变换(DCT)将空间上的相关性变为频域上无关的数据然后进行量化CABAC压缩以上就是H264主要使用的压缩技术宏块划分与分组

非洲小白猿·2023-01-30 06:08

音视频学习基础4-音频无损压缩技术

1.哈夫曼编码2.算数编码3.香农编码通过上述编码来压缩音频数据音频编码的过程:声音原始数据PCM------时域转频域变换+心理声学模型(去除掉杂音)------利用编码格式量化编码--------加入辅助数据生成比特流格式化

samonking·2023-01-30 06:24

数字图像处理——2D降噪

图像降噪处理主要分为2D（空域）与3D降噪（时域/多帧），而2D降噪由于相关的实现算法丰富，效果各异，有着丰富的研究价值。

沧海一升·2023-01-30 05:08

通信使用matlab三元码实验报告,Matlab仿真DSBSC信号与双极性不归零码通信原理实验报告二实验...

信号与双极性不归零码一、实验内容1、将模拟信号m(t)=sin2πfmt与载波c(t)=sin2πfct相乘得到双边带抑制载波调幅DSB-SC信号，设fc=6fm,fm=1k.(1)请画出DSB-SC信号时域

weixin_39607450·2023-01-29 19:46

【通信原理（含matlab程序）】实验五：二进制数字调制与解调

实验原理四、实验程序五、实验结果与分析六、问题讨论通信原理全套实验报告【连载】通信原理----全套Matlab仿真实验报告一、实验目的1、理解基本的二进制数字调制的原理；2、理解ook、2FSK、2PSK信号时域波形和

おもいね·2023-01-29 19:45

通信原理抽样定理MATLAB实验报告,通信原理抽样定理实验报告

The Type·2023-01-29 19:15

多载波调制之OFDM_LTE

这里先回答第二个问题，多载波传输方案可以将信道带宽分为若干个称为子载波的并行子信道，如此用户复用可以同时在时域和频域中进行。

Jun_Stronger·2023-01-29 19:40

机器学习----数据准备&特征工程（2）

1.1PCA解释及计算步骤通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中表示，使得方差最大，适用较少的数据维度，尽量保留住较多的数据步骤1，各个数据集减去各数据的均值2求特征变量的协方差矩阵3求协方差的特征值和特征向量

sakura小樱·2023-01-29 16:46

初学者之路——————回归问题

针对多特征问题，一般采用的是多元线性模型进行拟合，通过对每个特征值寻找合适的权重，使得损失函数最小。

MapleCL·2023-01-29 14:17

005-【转】像素、分辨率、码率、清晰度

其中冗余信息可分为空域冗余信息和时域冗余信息。压缩技术就是将数据中的冗余信息去掉（去除数据之间的相

yukiko666·2023-01-29 11:13

特征工程 -类别型特征的预处理

LabelBinarizer来进行one-hot2.使用Sklearn的MultilabelBinarizer来进行组合类别特征的One-hot3.对Oridinal序数特征进行编码4.对特征字典编码5.填充缺失的分类特征值

Zouia Gail·2023-01-29 11:06

详解机器学习中5大常用的特征选择方法（附代码）

但特征选择是一个重要的数据预处理过程，特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构

Sim1480·2023-01-29 11:35

数据维度爆炸怎么办？详解 5 大常用的特征选择方法

但特征选择是一个重要的数据预处理过程，特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构

机器学习算法那些事·2023-01-29 11:34

数据维度爆炸怎么办？详解5大常用的特征选择方法

但特征选择是一个重要的数据预处理过程，特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的

数据分析v·2023-01-29 11:04

OpenCV基础应用2.图像滤波

图像滤波既可以在时域进行，也可以在频域进行。图像滤波可以更改或者增强图像。通过滤波，可以强调一些特征或者去除图像中一些不需要的部分。

亦梦云烟·2023-01-29 00:39

分解得到的时频域特征_脑电信号分析与处理（2）特征提取

特征提取的方法可以进行信号的时域、频域和时-频域分析。其中包括经验模态分解(EMD)、快速傅立叶变换(FFT)、小波变换(WT)、小波包分解(WPD)等。

hust2014wt·2023-01-28 17:33

脑电EEG常用的特征

脑电信号常见的特征有：时域中：平均值、标准差、一阶差分、归一化一阶差分、能量、功率、高阶过零分析。不稳定指数等时频域：功率谱密度、高阶谱、微分熵等空间域：DASM、RASM、不对称系数

ZhangJingHuaJYO·2023-01-28 17:30

2018-10-30 电路考研总体框架

1.3动态电路：一阶、二姐电路时域分析（通解加特

北六街·2023-01-28 16:59

语音识别的基本方法

通常认为常用语言中有有限个不同的语音基元，而且可以通过其语音信号的频域或时域特性来区分。这样该方法分为两步实现：第一步，分段和标号把语音信号按

xiaoding133·2023-01-28 16:54

音频神经网络分类器对特征提取值feature直接分类的用法

对一段音频，如果已经进行了特征值提取，即获得了相应的feature，则可使用如下的一段代码进行识别，其中核心就是feature数

芯片-嵌入式·2023-01-28 16:24

图像降噪算法——时域降噪算法

图像降噪算法——时域降噪算法图像降噪算法——时域降噪算法1.《MeshFLowVideoDenoising》2.《Real-TimeVideoDenoisingOnMobilePhones》3.

Leo-Peng·2023-01-28 16:15

基于matlab的脉搏信号参数提取,基于Matlab的脉搏信号参数提取.pdf

Vo125No1JOURNALOFSHANDONGJIANZHUUNIVERSITYFeb2010文章编号16737644201001005103基于Matlab的脉搏信号参数提取齐淑敏杜丽张蔚波山东建筑大学机电工程学院山东济南250101摘要采用快速傅里叶变化FFT将脉搏信号从时域变换到频域即将一个复杂的具有明

不吃芹菜的鸭梨君·2023-01-28 15:43

基于matlab的FFT滤波，可以实现对simulink模型中示波器的波形数据或者外部mat数据、csv数据进行谐波分析(FFT)和自定义频段清除

图一是将图二的信号(含三次谐波)进行140hz-150hz频段谐波清除前后的时域及频谱图，图3是对给定数据进行特定频段信号提取。ID:53

「已注销」·2023-01-28 15:11

基于matlab的FFT滤波，可以实现对simulink模型中示波器的波形数据或者外部数据进行谐波分析(FFT)和自定义频段清除

图一是将图二的信号(含三次谐波)进行140hz-150hz频段谐波清除前后的时域及频谱图。ID:69100671956000015明月清风

「已注销」·2023-01-28 15:41

基于matlab的FFT滤波，可以实现对simulink模型中示波器的波形数据或者外部mat数据

图一是将图二的信号(含三次谐波)进行140hz-150hz频段谐波清除前后的时域及频谱图，图3是对给定数据进行特定频段信号提取。ID:691

「已注销」·2023-01-28 15:41

1.层次分析法

确定权重分而治之：两两指标比较其它指标的判断矩阵都是用这种方法1.1.1一致矩阵就是没有逻辑相矛盾的矩阵特点：1.1.2一致性检验1.1.3根据判断矩阵确定权重算术平均法按列归一化按行求加权平均几何平均法特征值法

蔡鸽的蓝酋梦想·2023-01-28 11:19

线性回归、正则化线性模型、梯度下降、损失函数、API介绍

线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。

甜甜的初夏·2023-01-28 10:42

[转载] Python中的numpy linalg模块

使用这个模块，可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。importnumpyasnp#1.计算逆矩阵#创建矩阵A=np.mat("012;103;4-38")print

ey_snail·2023-01-28 09:39

朴素贝叶斯分类算法和实例演示

目前要评估两个特征值分别为a和b时的分类结果。使用朴素贝叶斯分类算法的核心逻辑是：基于概率论的相关理论直接计算两个特征值分别为a和b时，标签值为0和1的概率，然后选择更大的概率值对应的标

我在开水团做运筹·2023-01-28 07:14

语音信号处理之时域分析-音量

背景知识分贝分贝(decibel,db)是一个对数单位,通常用于描述声音的等级。image假设有两个音源A和B，其中音源B的功率P2是音源A功率P1的两倍，即P2/P1=2那么在其它条件相同的情况下(声音的频率，听的距离)，衡量两个声音的等级10log(P2/P1)=10log2=3dB//功率相差两倍的声音，等级相差3db但有时候我们又看到20倍log()，这是咋回事呢？20log使用的单位通常

sain_wu·2023-01-27 19:09

浅谈sympy库在高数和线代方面的应用

sympy库的实际运用sympy库常见模块简介高等数学求极限求偏导级数求和泰勒展开式不定积分、定积分求解代数方程求解微分方程绘图（plotting子模块）二维曲线三维图像隐函数线性代数矩阵运算解线性方程组特征值及特征向量本博客参考

夺笋123·2023-01-27 10:05

【Python】数值计算基础

note文章目录note一、多项式基础1.1多项式表示和拟合1.2多项式插值二、微积分计算2.1数值积分2.2符号积分三、矩阵运算3.1线性方程组的求解3.2矩阵的特征值和特征向量3.3矩阵求逆一、多项式基础

山顶夕景·2023-01-27 10:17

常用的simulink控制工具箱的函数

常用的simulink控制工具箱的函数1.构建基本的模型函数1.模型的表示(1)传递函数分子/分母多项式模型(2)传递函数零极点增益模型(3)状态空间模型：2.系统建模(1)串联(2)并联(3)反馈2.时域响应

赛亚茂·2023-01-27 09:14

关于python数据处理dataframe中列里面str转化为可识别int、float类别

描述问题当我们在机器学习中做tree模型或者逻辑回归分类问题或者其他模型时，输入的特征值为不可判别str种类，此时需要将特征值转化为可识别int或者float种类，例如在原始数据中可以看到如下图：在Mfg

悍马提缰·2023-01-27 09:09

数字信号处理实验：信号谱分析与FFT算法的应用

2．验证采样定理，观察欠采样时产生的频谱混叠现象3．加深对DFT算法原理和基本性质的理解4．熟悉FFT算法原理和FFT的应用二.实验原理1.时域抽样定理：为了能从抽样信号中恢复原信号x(t)，需要满足连个条件

.求·2023-01-27 08:53

Audition 音频左右声道操作

如此，左右声道可以对比2个问题在时域、频域的效果。将两个音源重叠成一个将两个音源重叠成一个

Youzhicha·2023-01-27 08:09

音视频开发之旅（66) - 音频变速不变调的原理

目录声音的基本知识时域压扩（TSM)的原理波形相似叠加（WSOLA）资料收获音频的原始pcm数据是由采样率、采样通道数以及位宽而定。

yabin小站·2023-01-27 03:47

数据集预处理

1）数据归一化：1.逐样本均值递减（若数据服从同一分布，则各维度都减对应维度的均值,使得数据去中心化，这样数据就不容易拟合了(特征值x比较大的时候，会导致W*x+b的结果也会很大，这样进行激活函数（如relu

hi我是大嘴巴·2023-01-26 22:13

信号处理——基础知识及常用算法

.IFFT二、最小二乘法三、卷积四、Z变换五、拉普拉斯变换六、常用滤波算法1.中值滤波2.均值滤波3.高斯滤波4.卡尔曼滤波一、FFT与IFFT1.FFT定义：傅里叶变换是一种线性积分变换，用于信号在时域和频域之间的变换

Fred_27·2023-01-26 09:50

【数据分析】第三章数据建模及模型评估

监督学习的任务时根据这些已知特征和结果的数据，训练模型，使得模型能够根据输入的特征值，预测结果。无监督学习：无监督学习是指数据样本是只有特征值而没有结果值得一组数据。

TTTTolerance·2023-01-25 12:04

【面试克星】【公式少代码少话多】Vins-Mono初始化部分概要说明

Ax=0的解就是对ASVD分解之后最小特征值对应的特征向量Ax=b的解为x=(ATA)−1ATbx=(A^TA)^{-1

铃灵狗·2023-01-25 12:27

【Datewhale一起吃瓜 Task2】啃瓜第三章

推广线性模型任务：找出一条线能够对数据进行划分或预测趋势关键：找到合适的w和b更适合于连续性的数值，如果数据是离散的如色泽是青绿色，我们需要对特征值进行编码首先我们考虑是否是有序的若有序，如身高的高中低

有理想、有本领、有担当的有志青年·2023-01-25 11:23

数学建模之理想解法（TOPSIS）

本文参考的是司守奎，孙兆亮主编的数学建模算法与应用（第二版）TOPSIS的基本思路就是从各个特征中各自抽取出最优的特征值构成一个虚拟实际不存在的解，称之为正理想解；再从各个特征中各自抽取出最劣的特征值构成另一个实际不存在的解

Icy Hunter·2023-01-25 10:13

KNN数据分类算法的matlab仿真

KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类

Simuworld·2023-01-25 10:39

机器学习为什么使用归一化？有哪些归一化算法？

如果一个特征值域范围非常大，那么距离计算就主要取决于这个特征，从而与实际情况相悖（比如这时实际情况是值域范围小的特征更重要）。

Emiliano Martínez·2023-01-25 08:49

VideoPose3D：基于视频的3D人体关键点检测

在所有数据都有标签的情况下，只需要用作者提到的时域膨胀卷积模型(Tempor

TV10TV10TV·2023-01-25 08:41

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