一.实验目的 掌握最小二乘法拟合离散数据,多项式函数形式拟合曲线以及可以其他可以通过变量变换转化为多项式的拟合曲线目前待实现功能: 1. 最小二乘法的基本实现. 2. 用不同数据量,不同参数,不同的多项式阶数,比较实验效果. 3. 语言python. 二.实验原理 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题

Github地址 @ 缩放 void cv::resize ( InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, , , int interpolation = INTER_LINEAR ) @ 旋转

项目需要拟合曲线,使用java实现.采用了apache-commons-math3实现自定义的曲线. 作为apache开源的搞数学计算的超强的库,一直不受市场重视.为啥呢?经过研究,使用java这个强制数据类型的语言搞数学计算真是不好玩,比起python的scipy或者matlab的nlinfit函数调用,java真是low爆了.这就是社会现实,数学虽然与编程语言无关,但是编程语言对数学的实现有难易之分. 进入主题,通过java的math3实现自定义的曲线拟合.流程是:先搞清楚怎么自定义曲线,再

在去噪自编码器中,模型的输入是原始的输入经过某种形式的加噪过程后的衰弱的形式,所以加噪声一般分为:加高斯白噪声,掩模噪声,椒盐噪声. 1.加性高斯噪声 self.scale = tf,placeholder(dtype = tf.float32) self.x_corrupted = tf.add(self.x, self.scale*tf.random_normal(shape = (self.n_input,))) 2.掩模噪声 self.keep_prob = tf.placeholder

======= Wikipedia的解释 ======= 自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器.作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数. 对于一些应用来说,由于事先并不知道所需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理.在这种情况下,通常使用自适应滤波器,自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应. 总的来说,自适应的过程涉及到将代价函数用于确定如何更改滤波器系数从而减小下一次迭代过程成本的

本文简单记录一下自己学习<通信原理>的时候调试的一个仿真DVB-C(Cable,数字有线电视)系统中QAM调制和解调的程序.自己一直是研究"信源"方面的东西,所以对"信道"这方面的知识进行实践的机会一直不是很多,做这个小程序的过程中也熟悉了不少相关的知识.在这个程序中,每执行一步操作,都会画出时域信号图和频域信号图,同时会在控制台打印出有关变量的取值,对于理解QAM调制与解调有一定的帮助. 一．DVB-C中QAM的调制与解调 简单介绍DVB-C系统中的Q

% 仿真4比特原始数据与星座图的编码映射过程: % 完成16QAM信号的调制解调: % 基带信号符号速率 ps ＝1Mbps: % 成形滤波器的滚降因子 a=0.8: % 载波信号频率fc=2MHz : % 采样频率 Fs=8MHz : % 绘制16QAM信号的频谱及时域波形: % 采用相干解调法仿真其解调过程: % 绘制解调前后的基带信号时域波形: % 将原始基带数据.QAM已调数据.滤波器系数写入相应的文本文件中. clc; close all; ps=1*10^6; %码速率为1MHz a

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L

1.:.:; rand('state',pi); %指定状态,产生相同的随机数 T=sin(*P)+rand(,length(P)); % 给正弦函数加噪声 plot(P,T,'o') % net=newrb(P,T); %广义RBF net=newrb(P,T,,); test=:.:; out=sim(net,test); % 对新的输入值test计算相对应的函数值 figure();%创建一个名为1的新窗口 hold on;plot(test,out,'b-'); legend('输入的数

1.1 简介 深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果.在数据量有限的情况下,可以通过数据增强(Data Augmentation)来增加训练样本的多样性, 提高模型鲁棒性,避免过拟合. 在计算机视觉中,典型的数据增强方法有翻转(Flip),旋转(Rotat ),缩放(Scale),随机裁剪或补零(Random Crop or Pad),色彩抖动(Color jittering),加噪声(Noise) 笔者在跟进视频及图像中的人体姿态检测和关键点追踪(Human Pose Es

文章来源: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35675109 https://www.aiuai.cn/aifarm646.html 之前用pytorch是手动记录数据做图,总是觉得有点麻烦.学习了一下tensorboardX,感觉网上资料有点杂,记录一下重点.由于大多数情况只是看一下loss,lr,accu这些曲线,就先总结这些,什么images,audios以后需要再总结. 1.安装:有各种方法,docker安装,使用logger.py脚本调用感觉都不简洁.现在的t

clear all; clc; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %数据初始化 Data=zeros(,); %加噪声 : Data(,i)=; Data(,i)=; Data(,i)=; end : p=unifrnd(,); a=unifrnd(,*pi); b=unifrnd(,pi); Data(,i)=p*sin(a)*cos(b); Data(,i)=p*sin(a)

1 概述 1.1 决策树是如何工作的 1.2 构建决策树 1.2.1 ID3算法构建决策树 1.2.2 简单实例 1.2.3 ID3的局限性 1.3 C4.5算法 & CART算法 1.3.1 修改局部最优化条件 1.3.2 连续变量处理手段 1.4 sklearn中的决策树 2 DecisionTreeClassifier与红酒数据集 2.1 重要参数 2.1.1 criterion 2.1.2 random_state & splitter 2.1.3 剪枝参数 2.1.4 目标权重参

MATLAB的一些应用--最近用的比较多 1.MATLAB分析信号的频谱 快速Fourier变换(FFT)是离散傅里叶变换的快速算法,他是根据离散傅里叶变换的奇.偶.虚.实等特性,对离散傅里叶变换的算法进行改进获得的. 针对几个个简单例子介绍一下: (1.)假设数据采集频率为1000Hz,一个信号包含频率为50Hz.振幅为0.7的正弦波和频率为120Hz.振幅为1的正弦波,噪声为零平均值的随机噪声 用FFT方法分析其频谱方法Matlab程序如下: clear Fs = ; % 采样频率 T =

智能耳机 人机交互 智能声学终端 智能耳机 智能音箱 智能听力器 喇叭单体 动圈喇叭 新材料 DLC 石墨烯 陶瓷单位 吸音材料 智能芯片 阵列式麦克风 声纹传感器 演算法 降噪算法 智能听力保护 ANC ANC 降低噪音通常所采用的三种降噪措施,即在声源处降噪.在传播过程中降噪及在人耳处降噪,都是被动的.为了主动地消除噪声,人们发明了“有源消声”这一技术.ANC(Active Noise Control)又称为主动噪声控制,常应用在耳机降噪中, 原理:通过降噪系统产生与外界噪音相等的反向声波,

常常会碰到各种各样时间序列预测问题,如商场人流量的预测.商品价格的预测.股价的预测,等等.TensorFlow新引入了一个TensorFlow Time Series库(以下简称为TFTS),它可以帮助在TensorFlow中快速搭建高性能的时间序列预测系统,并提供包括AR.LSTM在内的多个模型. 时间序列问题 一般而言,时间序列数据抽象为两部分:观察的时间点和观察的值(以商品价格为例,某年一月的价格为120元,二月的价格为130元,三月的价格为135元,四月的价格为132元.那么观察的时间点

magnitude response:振幅响应 phase response:相位响应 传递函数G(S)为什么将S看成jw化成G(jw)通过[动态系统的建模与分析]8_频率响应_详细数学推导 G(jw)_滤波器了解,其中w表示输入信号的中的w. 1是截止频率      两个信号叠加后 通过滤波器滤波后,红色是滤波后的曲线,只有低频的信号保留下来了 滤波后的曲线和未加噪声的sin曲线对比,从图中可以看到有一个45°的延迟,并且振幅也在0.707左右这是因为正好落在了截至频率上面  

第一部分 字典学习以及稀疏表示的概要 字典学习(Dictionary Learning)和稀疏表示(Sparse Representation)在学术界的正式称谓应该是稀疏字典学习(Sparse Dictionary Learning).该算法理论包含两个阶段:字典构建阶段(Dictionary Generate)和利用字典(稀疏的)表示样本阶段(Sparse coding with a precomputed dictionary).这两个阶段(如下图)的每个阶段都有许多不同算法可供选择,每种

1.图像的读取MATLAB中从图像文件中读取数据用函数imread(),这个函数的作用就是将图像文件的数据读入矩阵中,此外还可以用imfinfo()函数查看图像文件的信息(见例1)%例1:图像数据及图像信息的读取imfinfo c:/lilizong/boat.bmp%读取图像信息[A,M]=imread('c:/lilizong/boat.bmp'); %图像数据的读取,将图像数据放入矩阵A中,颜色数据放入矩阵M中imshow(A,M);title('原图像');M(:,1)=0; %将颜色数

博主大毕设关于数字下变频(DDC)的CUDA实现,预计工期比较长,所以留下一些文字记录. 主要分为两部分工作,Matlab仿真部分和CUDA实现. 由于很久没有仿真了,所以先用一个简单的AM调制仿真练手.具体代码如下: 代码都是基础的所以就不解释了(环境matlab2016) clc; fm=; %信号频率 fc=; %载波频率 fs=; %抽样频率 Am=; A=; N=; K=N-; n=:N-; t=(:/fs:K/fs); yt=Am*cos(*pi*fm*t); figure() su