时域特征值

《数字信号处理》——综合实验

实验原理三、实验仪器四、实验内容（实验任务）五、实验记录（仿真程序）六、实验结果及分析1、任务一实验结果及分析：2、任务二实验结果及分析：3、任务三实验结果及分析：七、实验体会一、实验目的1、离散系统的模型时域表示的
-HSheng·2024-01-23 17:20

Mysql索引优化攻略（全）

所谓索引就是为特定的mysql字段进行一些特定的算法排序，比如二叉树的算法和哈希算法，哈希算法是通过建立特征值，然后根据特征值来快速查找。
it阿布·2024-01-23 16:09

数字信号处理实验一：系统响应及系统稳定性

（2）掌握时域离散系统的时域特性。（3）分析、观察及检验系统的稳定性。二、实验原理与方法在时域中，描写系统特性的方法是差分方程和单位脉冲响应，在频域可以用系统函数描述系统特性。
长安er·2024-01-22 20:21

【保研】2021/2022南京大学计算机夏令营笔试面试笔记

Floyd）算法与迪杰斯特拉（Dijkstra）算法的区别5、解释独立性和相关性；6、c++面试题.1.C中static有什么作用2.多态，虚函数，纯虚函数1.C++new和malloc的区别7、矩阵的特征值怎么求
echoliuy·2024-01-22 20:27

华南理工大学数字信号处理实验考试（薛y老师）

将三路信号合成一路信号，分析合成信号的时域和频域特点，然后将合成信号分别通过设计好的3个数字滤波器，分离出原来的三路信号，分析得到的三路信号的时域波形和频谱，与原始的三路信号进行比较说明频分复用的特点。
程序源_hytz·2024-01-22 13:33

【线性代数与矩阵论】矩阵的谱半径与条件数

A∈Cn×n{A\in\mathbbC^{n\timesn}}A∈Cn×n，λ1,λ2,⋯ ,λn{\lambda_1,\lambda_2,\cdots,\lambda_n}λ1,λ2,⋯,λn是A的特征值
你哥同学·2024-01-22 08:13

LabVIEW振动数据采集与分析系统

软件方面，LabVIEW不仅实现了实时数据的在线监测，还能对收集到的振动信号进行深入分析，包括时域和频域分析等。系统简化了操作流程和增强的分析能力。通过图形化的用户界面，用户可以轻松
LabVIEW开发·2024-01-21 18:51

课题学习(十九)----Allan方差：陀螺仪噪声分析

一、介绍  Allan方差是一种分析时域数据序列的方法，用于测量振荡器的频率稳定性。该方法还可用于确定系统中作为平均时间函数的本征噪声。
致虚守静~归根复命·2024-01-21 17:39

基于DPRNN的信号分离任务（科研小记）

在传统的信号分离任务中，基于时频域的信号分离需要将信号进行短时傅里叶变换，将时域信号转换为时频域信号。因为时频域信号更易于提取语音特征，例如基于人耳听觉的特征MFCC等。
maplesea7·2024-01-21 13:29

SVD分解原理及基于SVD分解的图像压缩和去噪

SVD分解是矩阵论中的一个知识点，特征值分解可以得到特征值与特征向量，特征值表示的是这个特征到底有多重要，而特征向量表示这个特征是什么，可以将每一个特征向量理解为一个线性的子空间，我们可以利用这些线性的子空间干很多的事情
nwsuaf_huasir·2024-01-21 08:59

主成分分析\2.28

一种是基于特征值分解协方差矩阵，另一种是根据SVD分解协方差矩阵。三、特征值分解协方差矩阵的步骤这里以特征值分解协方差
浅墨\·2024-01-21 07:52

Python数学建模之线性代数模型

1.特征值与特征向量1.差分方程解决此类问题需要使用sympy库函数，对于sympy库的详细介绍见这篇文章：http://t.csdnimg.cn/ImXiY例：求斐波那契数列的通项公式。
飞飞_123·2024-01-20 18:50

计算机网络（第六版）复习提纲5

SS2.2有关信道的几个基本概念2.通信模型三个主要部分：信源、信道、信宿3.通信方式:a)术语：消息（传递的内容）、数据（传递的形式）、信号（数据表现形式，有模拟信号和数字信号两种）、时域（使用时间域
鸥梨菌Honevid·2024-01-20 13:14

线性代数基础【5】特征值和特征向量

第五章特征值和特征向量第一节、特征值和特征向量的基本概念一、特征值和特征向量的理论背景在一个多项式中,未知数的个数为任意多个,且每一项次数都是2的多项式称为二次型,二次型分为两种类型:即非标准二次型及标准二次型注意
吴名氏.·2024-01-19 19:14

机器学习---文字特征提取

文本特征过程：特征抽取对文本等数据进行特征值化是为了让计算机更好的理解数据fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer#实例化CountVectorizervector
咸鸭蛋泡泡·2024-01-19 11:44

交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型

目录往期精彩内容：前言1快速傅里叶变换FFT原理介绍第一步，导入部分数据第二步，故障信号可视化第三步，故障信号经过FFT可视化2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签3交叉注意力机制3.1Crossattention概念3.2Cross-attention算法4基于FFT+CNN-BiLSTM-CrossAttention的轴承故障识别模型4.1网络定义模型4.2设置参数，训
建模先锋·2024-01-19 08:03

机器学习-04 基于sklearn 广义线性模型- Lasso回归

这种现象的产生可能是特征值设定的原因，比如性别男性为1女性为0，或者天气晴天为1阴天为0，这种非黑及白的选择如果有很多，可能会产生一溜零的情况。
布比与迈克大炮·2024-01-18 21:54

matlab仿真高阶传递函数,Matlab/Simulink动力学系统建模与仿真（第2版）

拉普拉斯变换1.2.1拉普拉斯变换的定义及其性质1.2.2拉普拉斯逆变换1.2.3拉普拉斯变换在求解线性常系数微分方程中的应用1.3Z变换与Z逆变换1.3.1Z变换的定义1.3.2Z变换的应用1.4矩阵的特征值与特征矢量
陈思荣·2024-01-18 20:24

深度学习记录--归—化输入特征

归化归化输入(normalizinginputs),对特征值进行一定的处理，可以加速神经网络训练速度步骤零均值化通过x值更新让均值稳定在零附近，即为零均值化归化方差适当减小变量方差解释归化可以让原本狭长的数据图像变得规整
蹲家宅宅·2024-01-18 09:49

深度学习记录--梯度消失和爆炸

梯度消失和爆炸的产生当神经网络层数很大时，即很大时，w与1之间的大小关系会产生梯度消失与梯度爆炸的问题当w1时，会非常大，梯度爆炸解决方法权重初始化层数n越大，越要使特征值w变小
蹲家宅宅·2024-01-18 09:16

Hand PointNet: 3D Hand Pose Estimation using Point Sets总结

每个点取坐标值和曲面法线向量作为初始特征输入，,使用PointNet++提取特征OrientedBoundingBox(OBB)归一化视角OBB是一个紧贴输入点云的边界框，OBB的方向由点云的PCA主成分分析得到(根据特征值降序排序
中了胖毒·2024-01-18 05:04

使用主成分分析之特征向量法求点云法向量

1.原理简述我们知道主成分分析会得到特征值、特征向量，最大的特征值及其对应的特征向量则为主成分，表示数据分布的主方向。最小特征值对应的特征向量则可以认为是空间点云的法向量。
thequitesunshine007·2024-01-18 04:29

PCA实例及代码

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA)是数据降维的一种，实现方法一般有两种：一种用特征值分解去实现，一种用奇异值分解去实现特征值分解：推导详情见http://blog.codinglabs
morie_li·2024-01-18 01:22

【信号与系统】【北京航空航天大学】实验二、连续时间系统的时域分析【MATLAB】

一、实验目的1、掌握连续时间信号的卷积运算以及其对应的MATLAB实现方法；2、掌握连续系统的冲激响应、阶跃响应以及其对应的MATLAB实现方法；3、掌握利用MATLAB求LTI（LinearTime-Invariant,线性时不变）系统响应的方法；4、掌握利用MATLAB求函数卷积和解微分方程。二、实验内容1、MATLAB代码：>>clearall;>>t=-2:0.01:6;>>x=exp(-
不是AI·2024-01-18 00:17

线性代数在处理激光雷达的数据处理和图像处理中的应用

线性代数在激光雷达数据处理和图像处理中具有广泛的应用，包括矩阵运算和特征值分解等。这些应用可以帮助我们对数据进行变换、合并。提取和降维等操作，从而实现更高效、准确的数据处理和图像处理。
weixin_30777913·2024-01-17 13:13

基于LabVIEW的声音信号采集分析系统开发

)公司开发的LabVIEW虚拟仪器为软件开发平台，设计了一个可以同步实现声音信号采集和分析的多功能模块化软件系统．借助LabVIEW图形化软件相应的声音读取、写入和存储函数实现对声音信号的采集、存储、时域分析和频域分析
电气_空空·2024-01-17 08:50

机器学习中的SVD总结

矩阵分解1.1矩阵分解的作用矩阵填充(通过矩阵分解来填充原有矩阵，例如协同过滤的ALS算法就是填充原有矩阵)清理异常值与离群点降维、压缩个性化推荐间接的特征组合(计算特征间相似度)1.2矩阵分解的方法（1）特征值分解
一只胖猪猪·2024-01-16 19:14

MIT_线性代数笔记：第 27 讲 正定矩阵和最小值

目录正定矩阵Positivedefinitematrices最小值3阶矩阵本讲学习正定矩阵，这部分内容将本课程之前的知识点：主元、行列式、特征值以及方程的稳定性融为一体。
浊酒南街·2024-01-16 16:38

信号处理基础之噪声与降噪(二）| 时域降噪方法（平滑降噪、SVD降噪）python代码实现

信号处理基础之噪声与降噪(二）|时域降噪方法（平滑降噪、SVD降噪）python代码实现1噪声评价指标1.1信噪比1.2波形相似参数1.3均方误差1.4均方根误差1.5python代码实现2平滑降噪2.1
故障诊断与python学习·2024-01-16 15:26

MSVS下ARPACK数学库的编译--------使用MinGW编译并利用MSVS转译

这周项目需要编译ARPACK库，感谢该博主的博文中的具体指导：“Visualstudio2015+Windows10配置ARPACK，用ARPACK求解特征值特征向量”，https://blog.csdn.net
weixin_34138521·2024-01-16 11:47

MIT_线性代数笔记：第 26 讲 复矩阵；快速傅里叶变换

目录复向量Complexvectors复矩阵Complexmatrices傅里叶变换Fouriertransform快速傅里叶变换FastFouriertransform实矩阵也可能有复特征值，因此无法避免在矩阵运算中碰到复数
浊酒南街·2024-01-16 09:27

人工智能-OpenCV+Python实现人脸识别（人脸检测）

Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围
人工智能研究所·2024-01-16 06:21

刷题 ------ 二分枚举（查找）

文章目录1.x的平方根2.第一个错误的版本3.有效的完全平方数4.猜数字大小5.排列硬币6.寻找比目标字母大的最小字母7.二分查找8.检查整数以及其两倍数是否存在9.两个数组间的距离值10.特殊的数组的特征值
Layflok·2024-01-16 04:10

K邻近和KNN

别KNN：•KNN算法主要是用于解决监督学习中的分类问题•其数据集是由特征值和目标值组成，使用的数据是已经标记过的数据•KNN算法是一种懒惰算法，没有明显的前期训练过程•里面的K值表示把这个样本点分到哪个类别的参考数据点
hema12138·2024-01-15 10:37

匹配滤波器的仿真——线性调频信号

2.从一般信号推导出线性调频信号的时域表达式推导原则：根据频率随时间变化的特点就可以推导出线性调频信号的时域表达式。
IT说·2024-01-15 08:42

描述 power iteration（幂法）是啥？

幂法（PowerIteration）是一种迭代算法，用于计算一个矩阵的最大特征值和对应的特征向量。它是特征值求解问题中常用的一种方法。
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 23:59

线性代数笔记26

对称矩阵及对称性对称矩阵特征值都是实数特征向量都是垂直的（正交的）则通常则对称矩阵可以写为为什么特征值为实数证明：则有，取共轭这里取转置，利用假设（）(2)式右乘x得到：可得：所以只要不为零，则有等于它的共轭
大飞哥·2024-01-14 22:22

求特征向量和正定性

程序A=[1,2,3;2,5,6;3,6,25];[V,D]=eig(A);%D为矩阵A的特征值构成的对角阵%V的列向量为矩阵A与特征值D对应的特征向量lamda_A=eig(A);%由输出结果知:A正定
HAPPYers·2024-01-14 21:36

贝叶斯生成器的两种模型，思想和异同

###高斯模型（GaussianModel）:算法思想：1.假设每个类别下的特征值服从正态分布。2.对于
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 19:26

传感数据分析——傅里叶滤波与小波滤波

傅里叶滤波与小波滤波文章目录传感数据分析——傅里叶滤波与小波滤波前言一、运行环境二、Python实现总结前言傅里叶滤波的原理：傅里叶滤波是基于傅里叶变换的一种信号处理方法，它的原理如下：傅里叶变换：将时域信号转换为频域信号
Persist_Zhang·2024-01-14 18:03

机器学习基本算法：算法流程和算法分类

特征提取：通过多种方式对数据的特征值进行提取，一般而言，包含特征越多的数据，机器学习设计出的模型就越精确，处
缘起性空、·2024-01-14 15:13

对角矩阵，投影矩阵，三角矩阵的特征值性质

目录一.引入二.对角矩阵2.1对角矩阵的特征值与特征向量2.2小结三.投影矩阵3.1投影矩阵的特征值与特征向量3.2小结四.三角矩阵4.1三角矩阵的特征值与特征向量4.2小结五.矩阵的迹，行列式，特征值之间的关系
唠嗑！·2024-01-14 15:35

SVD和EVD的关系

文章目录SVD和EVD基本概念具体计算中的关系SVD和EVD基本概念奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）和特征值分解（EigenvalueDecomposition
快把我骂醒·2024-01-14 13:19

常用计算电磁学算法特性与电磁软件分析

常用计算电磁学算法特性与电磁软件分析参考网站：计算电磁学三大数值算法FDTD、FEM、MOMADS、HFSS、CST优缺点和应用范围详细教程##基于时域有限差分法的FDTD的计算电磁学算法（含Matlab
怡步晓心l·2024-01-14 12:43

机器学习中的线性回归

线性回归概念利用回归方程(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。
码农zz·2024-01-14 08:37

【MATLAB】CEEMDAN+FFT+HHT组合算法

快速傅里叶变换（FFT）是一种用于将信号从时域转换到频域的算法。它通过将信号分解为不同频率的正弦和余弦波形，使得我们能够更好地理解信号的频谱特性。希尔伯特-黄变换（HHT）是一种用于对
MATLAB科研小白·2024-01-13 22:46

无监督学习Principal Component Analysis(PCA)精简高维数据

每个正交基称为一个主成分，它的重要性通过其对应的特征值来衡量。PCA通过计算特征值和特征向量，找到数据
取名真难.·2024-01-13 18:50

深度学习数学知识点

线性空间及线性变换2）矩阵的基本概念3）状态转移矩阵4）特征向量5）矩阵的相关乘法6）矩阵的QR分解7）对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵8）矩阵的SVD分解9）矩阵的求导10）矩阵映射/投影11）矩阵的秩12）矩阵的特征值和特征空间二
搬砖成就梦想·2024-01-13 16:13

【信号与系统】【北京航空航天大学】实验一、信号的MATLAB表示及信号运算

一、实验目的1、初步掌握MATLAB仿真软件的使用；2、学习使用MATLAB产生基本时域信号，并绘制信号波形；3、学习利用MATLAB实现信号的基本运算；4、利用MATLAB分析常用的连续时域信号。
不是AI·2024-01-13 15:17

C3-1.3.1 无监督学习——异常检测

举一个例子这里做的是查看飞机发动机异常检测：左侧：X1,X2…是可能会影响发动机状态的特征右侧：Dataset：训练数据集Newengine：利用新发动机的数据来检测新建造出的发动机是否异常这里只拿出来两个特征值
帅翰GG·2024-01-13 10:23
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