时域特征值第36页

「自控原理」3.3 稳定性与稳态误差、时域校正

本节介绍稳定性分析的原理以及代数稳定性判据（劳斯判据）本节介绍系统稳态误差的定义及计算方法本节介绍时域校正方法文章目录稳定性分析稳定的充要条件与必要条件劳斯判据-Routh例题两种特殊情况问题辨析稳态误差误差与稳态误差的定义计算稳态误差的一般方法静态误差系数法动态误差系数法扰动作用下的稳态误差时域校正反馈校正复合校正以下内容

HuangZi-zi·2023-01-24 12:17

Principal Component Analysis(PCA)主成分分析

而且，这种舍弃会使样本的密度增大，这是PCA的主要作用；同时，往往最小的特征值所对应的特征向量与噪声有关，这种舍弃会起到降噪的效果。

代码小白y·2023-01-24 11:21

机器学习 PCA(Principal Component Analysis)主成分分析

在讨论PCA之前，先说一说什么是协方差矩阵：设是一组数据，每一个数据是有p个特征值列向量，则数据是一个的矩阵。

猫猫虫(——)·2023-01-24 11:51

电动汽车时空双层调度研究了发电机、电动汽车和风力发电的协同优化调度问题

电网上层优化是将电动汽车与火电机组、基准负荷、风电相结合，在时域内对电动汽车的负荷周期进行优化。电网底层优化对电动汽车负荷位置进行空间调度。

「已注销」·2023-01-22 08:19

Matlab时域频域信号特征提取代码，时域特征，频域特征，时频域特征

Matlab时域频域信号特征提取代码，时域特征，频域特征，时频域特征，提取时域特征，频域特征，和时频域特征的。

「已注销」·2023-01-22 08:16

蓝田心语·2023-01-22 07:36

python 矩阵特征值_单步QR方法计算上Hessenberg矩阵特征值的Python实现

1#!/usr/bin/python23################################################################4#Filename:eigenvalueQR.py5#ComputetheeigenvalueofamatrixwithQRmethod6##############################################

weixin_39899226·2023-01-22 01:34

5.3 Hessenberg法求特征值

文章目录1Gram-Schmidt正交化的缺点2Hessenberg矩阵3Householdreflector4u向量的选择5海森堡化简(Hessenbergreduction)6Givensrotation7多次Givensrotation（QR）8循环QR直至收敛9Python实现10代码测试1Gram-Schmidt正交化的缺点 Gram-Schmidt正交化算法，有以下两个缺点： 1、

醒过来摸鱼·2023-01-22 01:02

【机器学习】机器学习基本概念

[所以，机器学习首先要有数据]（2）机器学习常见术语①一个示例或样本（一个特征向量）：每行数据②属性/特征：某方面的表现或性质③属性值/特征值：属性上的取值（3）样本空间（4）假设空间（5）偏好——衡量什么样的模型更好

Anodons·2023-01-21 11:56

乳腺癌细胞数据分析&Logistic回归模型

目录问题背景特征值的可视化分析1项特征：患者编号2~6项的特征：主要肿瘤细胞的外形相关7~10个特征：良/恶性肿瘤细胞的核的变化Logis

Flying_fish7·2023-01-20 21:08

常用函数的傅里叶变换_傅里叶变换简介

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表示，在数学、物理、数字信号处理等领域有重要应用。

weixin_39633954·2023-01-20 20:31

python时间序列小波分析_时间序列的小波分析

在时间序列研究中，时域和频域是常用的两种基本形式。

weixin_39733812·2023-01-20 13:24

k-近邻（最基本类型）及相关概念学习笔记

1.概述k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数值型和标称型。

chenzj36·2023-01-20 13:53

机器学习实战第二课(PCA)

关于PCA的理论知识这里不作太多讲解，大致流程：(1)求数据的每一个维度的均值(2)数据去均值处理(3)构造协方差矩阵(4)求特征值和特征向量(5)取特征值较大的部分以及其对应的特征向量(6)将原始数据映射到新的空间具体实现

奔跑熊·2023-01-20 06:02

基础算法-奇异值分解SVD

1.SVD具体介绍1.1特征值分解特征值分解和奇异值分解在机器学习中都是很常见的矩阵分解算法。两者有着很紧密的关系，特征值分解和奇异值分解的目的都是一样，就是提取出一个矩阵最重要的特征。

架构菜芽·2023-01-20 05:00

3.5 特征提取和降维

较大的特征值保留数据较为主要的信息，保留的每个主成分是将所有原始

大桃子技术·2023-01-20 05:59

机器学习之降维压缩数据

特征提取：将原始数据压缩为低纬度的5.1用主成分分析实现无监督降维5.1完成以下步骤：标准化数据构建协方差矩阵获取协方差矩阵特征值和特征向量以降序对特征值排序，从而对特征排序importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdf

热爱学习的小鲁同学·2023-01-20 05:56

机器学习算法分类

机器学习算法分类监督学习（有目标值）：supervisedlearnin定义：输入数据是由输入特征值和目标值所组成。

zhangrunqiao17·2023-01-19 20:06

NR PUCCH(一) PUCCH format 0/1

NR中支持5种格式PUCCH，根据PUCCHformat占用时域符号长度分

modem协议笔记·2023-01-19 20:57

基于TensorFlow 实战案例：气温预测（附 Python 完整代码和数据集)

案例内容：现有348个气温样本数据，每个样本有8项特征值和1项目标值，进行回归预测，构建神经网络模型。完整代码及数据，文末获取，喜欢记得收藏、点赞。1

Python数据开发·2023-01-19 18:45

机器学习：线性回归

一、线性回归简介1线性回归应用场景房价预测销售额度预测贷款额度预测举例：2什么是线性回归2.1定义与公式线性回归(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

GeniusAng丶·2023-01-18 22:48

轴承数据频域信号的生成与效果测试

刚开始学习的时候，不确定很多处理方式的效果，自己试了很多，印象里频域数据是要比时域的更好一些的，现在回过头来再测试一下。

北漂炼丹青年·2023-01-18 19:28

深度学习与西储大学轴承数据集（三）

目前，我们已经明确了自己的目的，有以下几个：进行10分类；时域、频域、时频都要有条件实现；样本大小设定为2048个点；使用滑窗取值法，训练集、验证集、测试集的比例为7:1.5:1.5.话不多说，先上一段代码

北漂炼丹青年·2023-01-18 19:24

基于RBF神经网络模型，根据历史车速信息，预测将来几秒预测时域的车速信息的时序预测模型

基于RBF神经网络模型，根据历史车速信息，预测将来几秒预测时域的车速信息的时序预测模型（本程序先根据训练工况训练，采用训练后的神经网络模型，预测UDDS循环工况，每个时间点车速下将来几秒内的车速信息）。

「已注销」·2023-01-18 18:00

机器学习-降维算法（SVD和PCA）

1奇异值分解(SVD)SVD还可以用于推荐系统以及自然语言处理等领域，矩阵的特征分解，矩阵A和特征值，特征向量之间的关系如下：将A矩阵做特征分解，特征向量Q是一组正交向量，具体表达式如下：在这里因为Q中

368chen·2023-01-18 15:06

图像分解python_奇异值分解原理及Python实例

特征值和特征向量定义：设A是n阶矩阵，若数λ和n维非零向量x满足那么，数λ称为方阵A的特征值，x称为A的对应于特征值λ的特征向量说明：特征向量x不等于0，特征值问题仅仅针对方阵；n阶方阵A的特征值，就是使得齐次线性方程组

weixin_39863741·2023-01-18 13:58

使用奇异值分解(SVD)并随机选取特征值进行图像处理(附python源码)

目录1.前言2.准备3.奇异值分解（含源码）3.1过程3.2结果3.3奇异值分解对非正方形图片的处理实例4.参考资料1.前言因为python的特征值分解存在复数矩阵的情况，而后续步骤不能很好的兼容复数，

bruuuuuuuuno·2023-01-18 13:26

python实现特征值分解与奇异值分解

python实现特征值分解与奇异值分解python实现特征值分解python实现奇异值分解参考链接python实现特征值分解拉普拉斯矩阵的谱分解，谱图卷积，图卷积演变过程特征值（eigenvalue）特征向量

^_^linger^_^·2023-01-18 13:26

1063计算谱半径（满分python）

题目：在数学中，矩阵的“谱半径”是指其特征值的模集合的上确界。换言之，对于给定的n个复数空间的特征值{a1+b1i,⋯,an+bni}，它们的模为实部与虚部的平方和的开方，而“谱半径”就是最大模。

kawlyh·2023-01-18 12:45

奇异值分解的反变换matlab程序,奇异值分解（SVD）基础概念及MATLAB仿真

文章目录一、预备知识1.1特征值与特征向量1.2幺正矩阵(酉矩阵)(UnitaryMatrix)酉矩阵的性质：1.3特征分解二、SVD定义2.

幸福的小酒瓶·2023-01-18 12:02

单通道语音增强

一、传统语音增强基本是基于时域分析或频域分析。频域主要是基于增益函数设计，但不同算法在计算增壹函数时采用的策略不同，

BarbaraChow·2023-01-18 11:58

SVD——奇异值分解的原理机制

隐形语义含义：隐形语义检索（LSI）*3.PCA降维算法原理与应用三、SVD概念与求解1.与PCA的区别2.求解各种分解矩阵3.SVD运用于PCA四、建模实例及代码实现1.读取相关svd要分解的数据2.特征值分解实现特征值以及特征向量

_Jacklong·2023-01-18 11:24

奇异值分解（SVD）

奇异值分解SVD什么是奇异值分解特征值分解和几何意义SVD分解奇异值SingularValueDecomposition(SVD)summarySVD代码实现基于opencv实现SVD基于eigen实现

Jiaxxxxxx·2023-01-18 11:22

降维与压缩——奇异值分解（SVD）

一、特征值分解（EVD）的局限性在进行主成分分析（PCA）的时候我们用到了特征值分解（EVD）的方法，这个方法很重要和很高效，但是同时也存在局限性。

Jayphone17·2023-01-18 11:51

SVD奇异值分解逐步推导

SVD奇异值分解逐步推导1.回顾特征值和特征向量首先回顾下特征值和特征向量的定义：Ax=λxAx=\lambdaxAx=λx其中，A是一个n×nn\timesnn×n的矩阵，xxx是一个nnn维向量，则

BieberChen·2023-01-18 11:20

矩阵特征值和特征向量问题

参考文献:矩阵特征值和特征向量的逆问题朱凤娟[J]滨州学院学报2007年6月已知矩阵的全部特征值和特征向量求原矩阵已知实对称矩阵的部分特征值和部分特征向量相关引理实对称矩阵的特征值均为实数实对称矩阵不同特征值对应的特征向量正交求原矩阵

River Chandler·2023-01-18 11:37

KNN算法小结

使用编程语言：python3；目录一、kNN代码实现1、classify0函数实现KNN算法（对应程序清单2-1）2、file2matrix函数转换文本记录（对应程序清单2-2）3、autoNorm函数归一化特征值

退红时雨·2023-01-18 09:35

用python做频数分析_基于Python的频谱分析（一）

1、傅里叶变换傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁，在频域里可以更方便的进行一些分析。

weixin_39795065·2023-01-18 08:36

动手学深度学习day1

线性回归线性回归(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。梯度下降的基本过程就和下山的场景很类似。

Din2248·2023-01-17 22:39

快速理解机器学习、深度学习与自然语言处理

这是通过创建训练数据的数字表示(即feature，特征值)并

_Lilly·2023-01-17 18:51

传统工科应该怎么学习机器学习or深度学习？

以通用的信号处理来说，不管你拿到的是机械振动信号，地震信号，ECG，EEG信号，还是声信号等，首先进行时域，频域分析，关于时域特征频域嘛

哥廷根数学学派·2023-01-17 14:12

PyTorch深度学习：用PyTorch实现线性回归

forward函数进行前馈loss记录损失值清除上一次的梯度值反向传播并记录梯度值grad借助梯度值更新权重循环上述过程测试：检测最终权重值是否符合预期笔记：数据集为矩阵，3行1列，行数为样本个数，列数为该样本特征值数量

嘿化小学生578·2023-01-17 09:04

线性代数知识图谱

线性代数知识图谱矩阵矩阵多关注方阵，包括初等变换、方阵的逆、方阵的特征值即对角化向量组向量组包括线性表示、线性相关、线性无关线性方程组齐次/非齐次线性方程组解的存在性和解的结构

没有梦想的咸鱼~·2023-01-17 09:09

weixin_30696427·2023-01-17 08:55

[MATLAB]数值计算

数值计算一、数值微积分1.1数值积分integral1.2微分方程的求解1.2.1微分方程的解析解dsolve二、数据分析2.1数据分析2.2reshape三、矩阵和代数方程3.1矩阵的特征参数3.2矩阵的特征值与特征向量

Protein_zmm·2023-01-17 08:13

数字信号处理笔记04：Z变换

一、Z变换的定义二、Z变换的收敛域1.有限长序列有限长序列，序列区间非零序列收敛域零极点图2.无限长序列序列右边序列左边序列三、Z变换的性质和定理线性包含时域移位指数序列相乘微分共轭时间倒置共轭卷积包含初值四

m0_46521579·2023-01-16 17:03

数字信号处理笔记02：离散时间傅里叶变换（DTFT）

1.一致收敛2.均方收敛3.冲击函数表示三、DTFT的性质和定理1.线性性质2.时域移位性质3.频域移位性质4.时间倒置性质5.频域微分性质6.时域卷积定理7.帕斯瓦尔定理8.频域卷积定理四、DTFT的对称性

m0_46521579·2023-01-16 17:32

每天复习一个机器学习——线性回归

定义：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。

MACKEI·2023-01-16 17:00

BP神经网络入门（原理+matlab代码实现）

比如幼儿园老师再教小朋友认动物的时候，会让记住一些特征：比如兔子有长长的耳朵，爱吃萝卜和青菜.........,神经网络也是这样通过构建特征值之间的关系来预测一个较为可靠的结果，更值得一提的是BP神经网络因为有隐藏层的存在所以对于处理复杂的非线性的关系更加准确

就当ta去练技术了·2023-01-16 14:41

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