Allan方差第26页

线性约束最小方差(LCMV)准则，高阶统计量lcmv方向图的MATLAB仿真

Simuworld·2023-09-27 05:45

线性约束最小方差准则(LCMV)波束形成算法仿真

常规波束形成仅能使得主波束对准目标方向，从而在噪声环境下检测到目标，但无法对复杂多变的干扰做出响应，所以不能称之为真正意义上的自适应滤波。自适应阵列处理指的是采用自适应算法对空间阵列接收的混合信号进行处理，又可称为自适应波束形成技术，该技术可以有效提取目标信号的参数信息并抑制干扰，尤其对于时域上分不开但空域中能分开的一类干扰有较好的抑制作用。自适应波束形成本质上是一种最优滤波，而最优波束形成作为理

nwsuaf_huasir·2023-09-27 05:45

模型评价指标概念说明（回归，分类，多分类）

回归任务（RegressionTasks）：MSE（MeanSquaredError）：均方误差，表示预测值与实际值之间的平均平方差。MSE越小，说明模型的预测性能越好。

卢延吉·2023-09-27 00:24

统计的基本概念及抽样分布

文章目录引言总体（Population）总体参数样本（Sample）随机样本样本统计量统计量（Statistic）样本均值（SampleMean）样本方差和标准差（SampleVarianceandStandardDeviation

小馒头学python·2023-09-26 23:22

PCL点云学习-随机采样一致性算法及其测试代码

目录1、算法简介2、基本思想描述3、算法优化策略4、案例说明5、PCL随机采样一致性算法6、LMedS最小中值方差估计算法7、PCL中Sample_consensus模块支持的几何模型8、PCL中Sample_consensus

妙手书生2016·2023-09-26 22:04

用Python去计算：方差var、协方差cov、相关系数

方差定义方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。

土豆干锅·2023-09-26 09:09

忠教·2023-09-26 01:00

R语言多元（多变量）GARCH ：GO-GARCH、BEKK、DCC-GARCH和CCC-GARCH模型和可视化|附代码数据

从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来，金融时间序列数据的波动性就倍受关注。

·2023-09-26 00:17

PCA

对于正交属性空间中的样本点，用一个超平面对所有样本点进行恰当的表达，此超平面需要满足两个性质：1.最近重构性：样本点到这个超平面距离足够近2.最大可分性：样本点在这个超平面上的投影分得足够开二者等价，只需对协方差矩阵进行特征值分解

saai·2023-09-25 22:41

机器学习（19）---XGBoost入门

XGBoost一、概述1.1使用XGBoost库1.2XGBoost的三大板块二、集成算法及重要参数2.1概述2.2XGBoost的简单建模2.3n_estimators学习曲线2.4方差与泛化误差2.5

冒冒菜菜·2023-09-25 15:35

【python】习题 6-10周

列表知识7-1朗诵比赛得分计算7-2列表排序、逆序7-3sdut-求整数的位数及各位数字之和7-4合并两个列表并去重7-5计算多项式7-6期末考试成绩分析7-7成绩分段统计7-8计算绩点7-9计算列表均方差

ZShiJ·2023-09-25 07:09

深度学习的初始化(暂时)

fan_in代表输入节点数，fan_out代表输出的节点数，fan_ave=(fan_in+fan_out)/2初始化激活函数方差Glorot

歌者文明·2023-09-25 05:39

梯度爆炸问题和梯度消失问题的一种解释和相应的解决方案

较低的连接层的参数已经无法再更新了；梯度爆炸是指梯度越来越大，逼近饱和，各层需要更新较大的权值，这可能是因为激活函数和初始化方法配合有问题，比如使用sigmoid和标准正态分布的初始化方案，导致输入的方差与输出的方差越来越大

歌者文明·2023-09-25 05:39

偏度因子（skewness）——投资组合分析（EAP.portfolio_analysis）

Pypi:pipinstall--upgradeEAPGithub:GitHub-whyecofiliter/EAP:empiricalassetpricing在Markowitz（1952）的均值-方差

鹦鹉螺平原·2023-09-25 03:13

R可视乎｜主成分分析结果可视化

该方法可以减少数据的维数，并保持对方差贡献最大的特征，相当于保留低阶主成分，忽略高阶主成分。

庄闪闪·2023-09-25 02:02

深度学习自学笔记八：深度学习的实践（二）

一、归一化输入归一化输入指的是将输入数据进行标准化处理，使其具有零均值和单位方差。这种预处理操作可以有效地改善模型的收敛速度、稳定性和性能。

ironmao·2023-09-25 02:16

Matlab中cov函数

Matlab中cov函数详细解读１、向量的方差与协方差矩阵cov(x)求向量x的方差。cov(x)为一个数值，数值大小计算公式为S(x)。cov(x,y)求向量x与y的协方差矩阵。

SincX·2023-09-24 23:36

NX/UG二次开发-分析-关于查找相似体

相似体查找具体参考论文：基于2D轮廓图的三维模型相似性比较研究-道客巴巴章志勇:三维模型几何相似性比较研究-道客巴巴三维CAD模型几何相同性比较-道客巴巴此次采用的是第一篇论文中的方案：1、离散实体成点数据；2、计算协方差矩阵

恩·艾克斯·红·2023-09-24 23:20

Python正态云发生器

熵En：相当于概率论的方差，隶属度的模糊程度。超熵He：熵的熵，反映偏离正态分布的程度，隶属度的不确定性。

weixin_42353399·2023-09-24 18:52

数据标准化与归一化

首先理解方差、标准差和均方根误差的区别方差(variance)衡量随机变量或一组数据的离散（偏离）程度概率论中，方差是用来度量随机变量和其数学期望的（均值）之间的偏离程度。

芒果冰麦·2023-09-24 16:04

3种数据标准化方法

常用的3种数据标准化方法1.均值方差标准化(Z-Score标准化)计算过程：对每个属性/每列分别进行一下操作，将数据按属性/按列减去其均值，并除以其方差，最终使每个属性/每列的所有数据都聚集在均值为0，

爱数据的Super科·2023-09-24 16:34

数据标准化

1、均值方差标准化(Z-Score标准化)计算过程：对每个属性/每列分别进行一下操作，将数据按属性/按列减去其均值，并除以其方差，最终使每个属性/每列的所有数据都聚集在均值为0，方差为1附近。

清纯世纪·2023-09-24 16:33

commons-math之常用科学计算（百分位、总体方差、中位数、变异系数、偏度系数、峰度系数）

importcn.hutool.core.util.NumberUtil;importorg.apache.commons.math3.stat.StatUtils;importorg.apache.commons.math3.stat.descriptive.moment.Kurtosis;importorg.apache.commons.math3.stat.descriptive.momen

一个不称职的程序猿·2023-09-24 12:10

Batch Normalization层的均值和方差的shape?

BN层的均值和标准差的shape是什么样子的？首先，BN的工作原理是：#tistheincomingtensorofshape[B,H,W,C]#meanandstddevarecomputedalong0axisandhaveshape[H,W,C]mean=mean(t,axis=0)stddev=stddev(t,axis=0)foriin0..B-1:out[i,:,:,:]=norm(t

zhangboshen·2023-09-24 11:34

C#实现卡尔曼滤波器去噪（简易版）

不再赘述，详情了解：https://blog.csdn.net/panjinliang066333/article/details/105863642/代码注：该方法选用所有数据作为输入计算其后验均值与方差

mingzhi_wu·2023-09-24 10:08

时间序列的平稳性检验方法汇总

时间序列平稳性检验方法，可分为三类：图形分析方法简单统计方法假设检验方法一、图形分析方法可视化数据可视化数据即绘制时间序列的折线图，看曲线是否围绕某一数值上下波动（判断均值是否稳定），看曲线上下波动幅度变化大不大（判断方差是否稳定

神出鬼没，指的就是我!·2023-09-24 06:41

不了解这个，投资你可能会吃亏

如果第一款产品的方差（衡量风险的）是20%，第二个产品的方差是5%，这时候第二款产品我选择加一倍杠杆，借别人的钱投资，此时收益率是20%，风险同时增加一倍，是10%。

美丽心婷·2023-09-24 04:39

PCA+SVM人脸识别

:样本集D=\{x_1,x_2,...,x_m\},低维空间维数d'过程:对所有样本进行中心化:x_i\leftarrowx_i-\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}x_i;计算样本的协方差矩阵

techping·2023-09-23 22:17

OpenLayers实现克里金插值渲染图-Kriging

1.克里金插值克里金插值也称作空间局部插值法，或空间自协方差最佳插值法，它以变异函数理论和结构分析为基础，在特定区域内对区域化变量进行无偏最优估计，被广泛应用于土壤制图领域，是一种非常重要的地统计学方法

Trojx·2023-09-23 19:17

过拟合

这个随机生成的噪声满足正太分布均值为0方差：0.003的平方使用模型生成10个数据点绿色代表函数sin函数关于多项式拟合：当j=0

朱小丰·2023-09-23 17:00

服从正态分布的正弦函数、余弦函数期望

如果X服从均值为μ\muμ，方差为σ2\sigma^2σ2的正态分布，计算sin(X)与cos(X)的数学期望。

ProfSnail·2023-09-23 16:38

2019-6-10晨间日记

无任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：1：模电：差放，大信号传输特性，带源负载差放，集成运放，反馈类型，负反馈影响2：概率论：条件概率，全概率，贝叶斯，几种常见分布，分布函数，密度函数（差和积商），协方差

流浪的小男孩·2023-09-23 11:00

正态总体的样本均值与样本方差的分布定理

文章目录引理定理一定理二定理三定理四引理设总体XXX(不管服从什么分布，只要均值和方差存在)的均值为μ\muμ，方差为σ2\sigma^2σ2，X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots,X_nX1

积跬步以至千里。·2023-09-23 07:29

机器学习-吴恩达笔记10

本周主要是介绍了两个方面的内容，一个是如何进行大规模的机器学习，另一个是关于图片文字识别OCR的案例大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)在低方差的模型中，增加数据集的规模可以帮助我们获取更好的结果

皮皮大·2023-09-23 06:38

最小二乘法

它的主要目标是找到模型参数的估计值，以使模型预测的值与观测数据之间的平方差尽量小。最小二乘法通常用于处理回归分析和曲线拟合问题。

Chen_Chance·2023-09-22 21:38

R-ggpmisc|回归曲线添加回归方程，R2，方差表，香不香？

本文首发于“生信补给站”，https://mp.weixin.qq.com/s/_rTWJHcbUu2Eqtex74gUBA散点图绘制回归曲线很常用，那么添加上回归方程，P值，R2或者方差结果表等可以展示更量化的信息

生信补给站·2023-09-22 18:02

半导体IC电子器件需要老化吗？

还表明，上述标准实际上是产品制造商从众多供应商处收到的批量生产组件的随机统计故障率（SFR）的方差，这些供应商对可靠性的承诺是未知的，并且它们的随机SFR因此，可能会在一个非常大的范围内变化，从零到无穷大

有技巧搬砖·2023-09-22 17:58

＜图像处理＞ Harris角点检测

该响应函数基于图像的灰度变化和局部窗口的协方差矩阵，通

thisiszdy·2023-09-22 15:50

矩阵运算库Armadillo,Eigen,MATCOM在windows+vs2010环境下的安装和测评

作为一个遥感图像处理方向研究生，笔者在编程的时候免不得要和矩阵运算打交道，各种矩阵乘法协方差特征值。

Galaxy馒头·2023-09-22 10:45

四十七.模型和正态分布(BoxCox)

1.为什么数据要服从正态分布在深度学习和机器学习中，我们通常希望数据的分布为正态分布，因为在机器学习中，许多模型都是基于数据服从正态分布的假设（例如线性回归，它假设模型的残差服从均值为0方差为σ^2，标准化残差服从均数为

stackooooover·2023-09-22 08:10

箱线图进行方差分析并添加显著性标记

欢迎关注R语言数据分析指南本节来介绍如何在计算多样性指数的基础上来进行显著性标记，可在文末找到获取数据的方式加载R包library(tidyverse)library(vegan)library(magrittr)library(multcompView)导入数据alpha%t()%>%as.data.frame()group%set_colnames(c("sample","group"))定义

R语言数据分析指南·2023-09-21 20:37

给定NCHW的输入，BN层的输出应该是什么？

批量归一化（BatchNormalization，BN）层是神经网络中常用的一种层，它可以缩放和平移每个输入通道的值，使得输出的均值接近0，方差接近1。

Angelina_Jolie·2023-09-21 18:24

（二）随机变量的数字特征：探索概率分布的关键指标

文章目录1.随机变量的数学期望1.1离散型随机变量的数学期望1.2连续型随机变量的数学期望2.随机变量函数的数学期望2.1一维随机变量函数的数学期望2.2二维随机变量函数的数学期望3.数学期望的性质4.方差的定义

小馒头学python·2023-09-21 17:19

岭回归与LASSO回归：解析两大经典线性回归方法

RidgeRegression）实战---岭回归LASSO回归（LASSORegression）实战---LASSO回归岭回归和LASSO哪个更容易是直线岭回归与LASSO回归的应用L1正则化和L2正则化偏差和方差引言在机器学习和统计建模中