高斯噪声第42页

信息论基础知识1

在信息传递的过程中不可避免的会有噪声，所以有一个噪声源。为了把信源发出的消息变成适合在信道中传输的信号，还需加入编码器，在送到信宿之前要进行反变换，所以要加入译码器。

vv啊vv·2023-11-04 08:33

DUL模型详解——代码+原理——Data Uncertainty Learning

在深度学习中，对于这种不确定性的建模非常重要，因为噪声普遍存在于数据之中。大多数图像识别方法是将图像映射为高维空间中的一个点，通过欧氏距离来衡量两张图片的相似度，这样，相同label的图

码一码码码·2023-11-04 07:39

概率人脸嵌入（二）

dul-pytorch文中使用分类和回归两种方法学习不确定性：共同点是在最后的卷积层后接两个嵌入（维度相同），一是均值mu，一是方差sigma（训练时使用方差的对数），即假设人脸特征是满足（mu、sigma）的高斯分布

wujpbb7·2023-11-04 07:01

Data Uncertainty Learning in Face Recognition

传统的面部识别方法即使在图片中面部模糊的情况下，耶给出确定的面部识别特征事实上，这种模糊的代表着数据的不确定性，这个网络向我们展示了在不确定视角下，简单的回归任务和面部识别回归任务共享同样的模式在这篇论文中，我们展示了每个面部作为一个高斯分布去建模这种不确定性

云淡风轻__·2023-11-04 07:58

PCL 滤波模块相关概念及算法介绍

（4）噪声数据需要去除。对应的方法如下:(1)按具体给定的规则限制过滤去除点。(2)通过常用滤波算法修改点的部分属性。(3)对数据进行下采样。2.双边滤波算法双边滤波算法是通过取邻近

天上地芒果·2023-11-04 06:17

【多模态】BLIP——统一视觉语言理解和生成的引导语言图像预训练模型

目录0.背景❓❓1.问题-大多数模型缺乏灵活性，Web数据嘈杂2.BLIP解决方案2.1网络结构2.2噪声数据处理(CapFilt)2.3CapFilt消融实验3.下游任务3.1图像文本检索（Ima

zy_destiny·2023-11-04 03:15

2021-05-21

1.术语和定义：1）生态环境监测：运用化学、物理、生物等技术手段，针对水和废水、环境空气和废气、海水、土壤、沉积物、固体废物、生物、噪声、振动、辐射等要素开展环境质量和污染排放的监测

房老师391215·2023-11-04 03:48

NI‑9237国产化50 kS/s/ch，桥模拟输入，4通道C系列应变/桥输入模块

它还具有60VDC隔离和1，000Vrms瞬态隔离，提供高共模噪声抑制和更高的安全性。NI‑9237经过编程后可用于具有内置激励的半桥和全桥传感器。

深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2023-11-04 02:33

Logistic Regression part 2

如果机率函数是高斯分布的，我们就用sigmoid方程，如下图其中w是Vector，方程中每个xi都有一个wi，然后带入方程，就可以求出sigmoid方程的机率。step1.png基本

小光_499f·2023-11-04 01:32

无线网络技术复习整理——第二章

目录第二章无线网络基础无线电频谱无线传输介质和方式损耗和衰落损耗衰减和衰减失真自由空间损耗噪声大气吸收多径折射多径传播衰落类型扩频复用和多址天线天线的分类天线的主要指标天线关键技术MIMOMIMO作用MIMO

，，，水·2023-11-04 00:16

混合式ANC主动降噪耳机系统设计(含C源代码)

可加我微信hezkz17,本群提供音频技术答疑服务，+群赠送语音信号处理降噪算法，蓝牙音频，DSP音频项目核心开发资料,1FF信号链路与FB链路算法处理上一样X(n)为噪声输入信号P(z)为初级声道模拟

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2023-11-04 00:27

基于ARM 处理器ANC主动降噪算法算法实现

在耳机的主动噪声控制（ActiveNoiseCancellation，ANC）算法中，权重系数w可能会根据实时环境反馈进行自适应更新。这种

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2023-11-04 00:56

2023NOIP A层联测23-总结

估计能AT2看完后想了一个高斯消元的60pts暴力，但是没调出来。T3,T4没看懂题目。

dygxczn·2023-11-03 23:15

[Machine Learning] Learning with Noisy Labels

文章目录随机分类噪声(RandomClassificationNoise,RCN)类别依赖的标签噪声(Class-DependentNoise,CCN)二分类多分类实例和类别依赖的标签噪声(InstanceandLabel-DependentNoise

华北小龙虾·2023-11-03 23:26

日记：第940篇2021-7-18

今天与大家分享的主题是：阅读“秒赞”第十五章的收获；今天是阅读“秒赞”文案有关这本书的第15天，秒赞-第十五章-（亲测有效，好文案都来源于好简报）的收获；文案就跟生活中的道理一样是相通的；不清晰的沟通是噪声

持续记录1000天挑战者·2023-11-03 22:54

【2023】ChatGPT to Code with MATLAB

Q定义了过程噪声协方差矩阵。R定义了测量噪声协方差矩阵。x_hat和P分别是初始状态和协方差估计值。num_timesteps是时间步数。

handuoduo1234·2023-11-03 20:26

opencv识别彩色二维码

记录一下识别彩色二维码过程，以及当中遇到的问题和解决办法1.由于过程中图片处理需要用到灰度图像，所以读取原图之后，需要转换一个grayImage(CV_BGR2GRAY)2.GaussianBlur和Canny处理图像，消除噪声

zllovewln·2023-11-03 19:26

高斯-赛德尔（Gauss-Seidel）解线性方程组的Matlab实现

高斯-赛德尔（Gauss-Seidel）解线性方程组的Matlab实现代码运行手算例题迭代法解线性方程组的基本思想是构造一串收敛到解的序列，即建立一种从已有近似解计算新的近似解的规则，有不同的计算规则得到不同的迭代法

DAN (real)·2023-11-03 18:16

MATLAB数值分析学习笔记：线性代数方程组的求解和高斯-赛德尔方法

迭代法是前面介绍的消元法的有效替代，线性代数方程组常用的迭代法有高斯-赛德尔方法和雅克比迭代法，下面会讲到二者的不同之处，大家会发现两者的实现原理其实类似，只是方法不同，本篇只重点介绍高斯-赛德尔方法。

Hiter_ZPS·2023-11-03 17:05

数值分析实验四线性方程组数值解法

一、实验目的1、熟悉求解线性方程组的有关理论和方法；2、会编制LU分解法、雅可比及高斯—塞德尔迭代法德程序；3、通过实际计算，进一步了解各种方法的优缺点，选择合适的数值方法。

努力学习的小菜同学·2023-11-03 17:32

matlab中用高斯-赛德尔（Gauss-Seidel）迭代法解线性方程组

原理矩阵形式：%GS迭代法矩阵形式clear;clc;a=[4,-1,0,-1,0,0;-1,4,-1,0,-1,0;0,-1,4,-1,0,-1;-1,0,-1,4,-1,0;0,-1,0,-1,4,-1;0,0,-1,0,-1,4];b=[0;5;-2;5;-2;6];d=diag(diag(a));%对角元素u=(triu(a)-d);%上三角矩阵l=(tril(a)-d);%下三角矩阵x1

Liki_Sderian·2023-11-03 17:30

数学建模算法（基于matlab和python）之线性方程组的迭代法（雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代）(7/10)

实验目的及要求：1、了解各迭代法的基本原理和特点；2、判断雅克比迭代、高斯-塞德尔迭代对任意初始向量的收敛性；3、完成雅克比迭代、高斯-塞德尔迭代算法的程序实现。

信计2班曹晶·2023-11-03 17:29

C#自学37一 OpenCvSharp之Canny算法边缘检测

一、Canny算法步骤：1.高斯模糊—GaussianBlur2.灰度转化—CvtColor3.计算梯度—Sobel/Scharr4.非最大信号抑制：边缘信号很强，但只能有一个信号（边缘只能是一条线，而不能是一个有宽度的面

Expect for future·2023-11-03 17:43

GMM模型与EM算法

GMM模型与EM算法-->聚类->无监督机器学习[参考]一、单个高斯分布GM的估计参数1.1高斯分布结果趋近于正态分布每次弹珠往下走的时候，碰到钉子会随机往左还是往右走，可以观测到多次随机过程结合的高斯分布的似然函数

Darren214·2023-11-03 15:12

机器学习之线性回归平方损失函数和梯度下降算法公式推导

(an,bn)，在这个线性回归模型中假设样本和噪声都服从高斯分布。问题需要根据给出的散点拟合一个最佳的一次函数即：h=θ1x+θ0h=\theta_1x+\theta_0h=θ1

学习溢出·2023-11-03 14:00

H桥电机驱动器MS35656可pin对pin兼容DRV8812

PWM电流校正器可以选择快衰减，慢衰减及混合衰减模式，可以针对不同电机做选择，减小音频电机噪声。芯片还

XjtDZ·2023-11-03 13:41

古老的spc也可以用机器学习（二）-孤立森林算法

其可以用于网络安全中的攻击检测，金融交易欺诈检测，疾病侦测，和噪声数据过滤等。作为传统SPC异常检测中的一个非常不错的补充，特别是针对有子组的情况下异常检测更灵敏。iForest适用与连续数据（Con

statr·2023-11-03 12:00

HT5010 音频转换器工作原理

该Δ-Σ调制器对时钟抖动的敏G度很低，且在带宽范围外具有低噪声。其还可使用采样率和主时钟比作为自采样率（2kHz–200kHz），从而实现自动检测采

YHPsophie·2023-11-03 11:21

一文理解什么是贝叶斯优化的随机森林

深入理解概率模型：贝叶斯优化的核心是一个概率模型，通常是高斯过程(GaussianProcess,GP)。高斯过程为每个输入点提供了一个预测值和一个不确定性（通常是标准

Joy T·2023-11-03 09:19

Python机器学习实战（一）

文章目录基于逻辑回归实现乳腺癌预测基于k-近邻算法实现鸢尾花分类基于决策树实现葡萄酒分类基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类基于支持向量机实现葡萄酒分类基于高斯混合模型实现鸢尾花分类基于主成分分析实现鸢尾花数据降维基于奇异值分解实现图片压缩基于逻辑回归实现乳腺癌预测

数据攻城小狮子·2023-11-03 09:05

接收机灵敏度的计算公式推导和分析

接收机灵敏度跟很多东西有关，如噪声系数、信号带宽、解调信噪比等，灵敏度一般来说越高（数值越低），说明其接收微弱信号的能力越强，但也带来容易被干扰的毛病，对于接收机来说，灵敏度只要能满足使用要求即可，过高的追求灵敏度最终可能是费力不讨好

406不速之客·2023-11-03 07:04

接收机射频调试总结

1、接收机硬件关键指标1）噪声系数噪声系数，直接影响了接收机的接收灵敏度，因此对接收机的接收灵敏度影响巨大。同时，根据理论，噪声系数也会影响接收机的测量精度。

heslbm·2023-11-03 07:32

高通平台GPS工程测试&接收参数解析

高通平台GPS工程测试&接收参数解析前言一、GPS工程测试1、测试环境&仪器搭建2、板子/整机状态二、GPS接收机参数解析1、灵敏度2、空间衰减3、SNR信噪比4、C/N载噪比5、C/N0载波噪声密度（

_菜狗·2023-11-03 07:01

第十五章 EM期望极大算法及其推广

文章目录导读符号说明混合模型伯努利混合模型(三硬币模型)问题描述三硬币模型的EM算法1.初值2.E步3.M步初值影响p,q含义EM算法另外视角Q函数BMM的EM算法目标函数LEM算法导出高斯混合模型GMM

小酒馆燃着灯·2023-11-03 05:18

硬盘驱动器（HDD）伺服系统鲁棒控制

在存在参数变化、非线性和噪声的情况下，轨道跟踪控制器必须实现更严格的调节。因此，利用闭环伺服系统采用μ合成和H∞优化等先进设计方法，实现鲁棒稳定性和鲁棒性能是合适的。

FL17171314·2023-11-03 04:55

掘金日常学习2019-07-16

对数组求和constnumArr=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]方法一：高斯的倒序相加法(a0+a(n))*n/2letarr1=arr=>{return(arr[0]+arr[arr.length

Amber貝貝·2023-11-03 02:51

stamps中gacos去除大气噪声

1.下载gacos数据打开此网站GACOS，最好选择5度范围的区域，防止后面stamps处理的时候出现nan结果UTC时间哨兵数据名称就有，Datalist最多选择19个影像输出格式一定选择Binarygrid2.stamps操作在stamps（5，5）以后进行如下操作load('la2.mat')load('inc2.mat')la=incsave('la2.mat')getparm_aps;l

菲林可乐·2023-11-03 01:54

Seurat对象数据结构整理-1

原表达矩阵通过NormalizeData()归一化消除测序文库差异（对于每个细胞，将每个基因的表达量除以该细胞的所有基因表达量之和，然后乘以一个scale.factor,之后以自然对数进行转换），得到非高斯分布的矩阵

Nh_code·2023-11-03 01:06

【专题总结】概率&期望DP

下面是对一系列求概率&期望问题的总结：问题的形式一般是求一个事件发生的概率或者期望，而概率和期望的求解形式是有些区别的，一般方法是dp&记忆化搜索，特殊情况可能用到人肉消元&高斯消元。

NExPlain·2023-11-03 00:05

LIST: LITE SELF-TRAINING MAKES EFFICIENT FEW-SHOT LEARNERS

我们将自我训练与元学习结合起来，重新加权有噪声的pseudo-promptlabels，但是传统的自监督训练更新权重参数非常昂贵。因此，使用第二种轻量微调，

Tsukinousag·2023-11-03 00:37

李宏毅机器学习 Machine_Learning_2019_Task2

Machine_Learning_2019_Task2机器学习打卡任务内容：理解偏差(Bias)&方差(Variance)偏差（bias）和方差（variance）的含义泛化误差可以分解成偏差的平方加上方差加上噪声

Hirotransfer·2023-11-02 23:09

人工智能基础_机器学习006_有监督机器学习_正规方程的公式推导_最小二乘法_凸函数的判定---人工智能工作笔记0046

这个转置的关系要知道然后我们看这个符号就是求X的导数,X导数的转置除以X的导数,就得到单位矩阵,可以看到下面也是,各种X的导数,然后计算,得到对应的矩阵结果,这个知道就可以,到时候可以查,不用背.可以看一下高斯发现最小二乘法的故事然后我们看一下之前的目标函数

脑瓜凉·2023-11-02 23:08

SLAM就业问题汇总复习

5.梯度下降法，牛顿法和高斯牛顿法优劣。6.边缘检测算子。Canny，Sobel，Laplace。7.BA算法的流程。8.SVO中深度滤波器原理。9.某个SLAM框架工作原理，优缺点，改进。

zkk9527·2023-11-02 23:36

opencv复习(很乱)

2-高斯与中值滤波_哔哩哔哩_bilibili1、均值滤波2、高斯滤波3、中值滤波4、腐蚀操作卷积核不都是255就腐蚀掉5、膨胀操作6、开运算先腐蚀再膨胀7、闭运算先膨胀再腐蚀8、礼帽原始数据-开运算结果

江河地笑·2023-11-02 23:28

微景观DIY，占领着植物界的萌主位置

绿色植物是生态平衡的支柱，因为植物能净化污水，能消除和减弱噪声，能耐旱固沙，能耐盐碱、耐涝，能监测二氧化硫、氟、氯、氨等的污染。所以我们日常的生活离不开植物就是这些原因。

优加手作12·2023-11-02 18:28

使用Au进行人声噪声混合

1、目的将噪声与人声两个音频混合2、准备材料Au安装完成准备噪声音频与人声音频3、操作步骤打开Au，点击文件-新建-音频文件输入名称、选择适合的采样率，声道选择立体声，点击【确定】，音频新建成功先编辑左声道

文景同学·2023-11-02 18:52

【2021集创赛】Risc-v杯一等奖：自适应噪声环境的超低功耗语音关键词识别系统

然而，单独的低功耗神经网络因注重功耗的降低，难以适应高噪声

极术社区·2023-11-02 17:38

开关电源综合电气试验项目是什么？常规电源测试的标准和规范有哪些？

开关电源综合电气试验内容1.绝缘电阻和抗电强度测试2.输入浪涌电流测试3.输出电压、输入功率、输入功率因素、工作效率测试4.输出电压纹波及噪声测试5.输出过流保护测试6.短路保护测试7.输出电压过压保护测试

纳米软件Namisoft·2023-11-02 17:19

opencv双边滤波

白话opencv双边滤波说到双边滤波，必须先了解高斯滤波，高斯滤波就是一个二维正太分布，根据正态分布曲线来获取像素在空间邻域的权重，根据权重进行计算当前像素经过高斯滤波后的值，高斯滤波会导致边缘同样被模糊

越甲八千·2023-11-02 17:46

NI-9236 国产化10 kS/s/ch，350 Ω四分之一桥应变计，8通道C系列应变/桥输入模块

它还具有60VDC隔离和1,000Vrms瞬态隔离，提供高共模噪声抑制和更高的安全性。三、产品应用XM-USB-4431是

深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2023-11-02 14:29

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