信噪比(S/N)是指传输信号的平均功率与加性噪声的平均功率之比,载噪比(C/N)指已经调制的信号的平均功率与加性噪声的平均功率之比,它们都以对数的方式来计算,单位为dB. 对同一个传输系统而言,载噪比要比信噪比大,两者之间相差一个载波功率.当然载波功率与传输信号功率相比通常都是很小的,因而载噪比与信噪比在数值上十分接近.    在调制传输系统中,一般采用载噪比指标:而在基带传输系统中,一般采用信噪比指标. 在数字通信系统中,我们经常会遇到表示信号与噪声间强弱关系的参数---Eb/N0,由于在系统

转自:http://baike.baidu.com/link?url=_H9luL0R0BSz8Lz7aY1Q_hew3JF1w-Zj_a51ggHFB_VYQljACH01pSU_VJtSGrGJOR1h_du8O0S2ADOzzq9Nqq   受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),又称为感受性曲线(sensitivity curve).得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性,它们都是对同一信号刺激的反应,

转自:https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/82285266 在对分类模型的评价标准中,除了常用的错误率,精确率,召回率和F1度量外,还有两类曲线:ROC曲线和PR曲线,它们都是基于混淆矩阵,在不同分类阈值下两个重要量的关系曲线. 在二分类问题中,分类器将一个实例分类为正样本和负样本,全部分类样本可以用一个混淆矩阵来表示.混淆矩阵有四个分类,如下表: 对于PR曲线,它是精确率(precision,简称P)和召回率(Recall,简

一.目的 ①在不同节点个数的情况下,用Matlab拟合出连通率与通信半径的关系曲线. ②在不同节点通信半径的情况下,用Matlab拟合出连通率与节点个数的关系曲线. 二.方法描述 在1x1的单位矩形中随机部署传感器节点,而且假设每个节点的通信半径一样.在每一组节点个数和节点通信半径下进行1000次试验,进而分别模拟出连通率随节点数增加以及通信半径增加的变化趋势. 关键算法即判断节点网络是否具有连通性,算法流程图如下: 关键的程序设计在于找到与节点相连的节点的递归调用,通过不断的搜索邻接矩阵中的1

1.前言: Naive Bayes(朴素贝叶斯)是一个简单的多类分类算法,该算法的前提是假设各特征之间是相互独立的.Naive Bayes 训练主要是为每一个特征,在给定的标签的条件下,计算每个特征在该标签的条件下的条件概率.最后用这个训练后的条件概率去预测. 由于我使用的Spark的版本是1.3.0.它所包含的Naive Bayes是 Multinomial NB.截至到我写该篇文章,最新的Spark1.6.0包含multinomial naive Bayes and Bernoulli na

位置指纹法中最常用的算法是k最近邻(kNN):选取与当前RSS最邻近的k个指纹的位置估计当前位置,简单直观有效.本文介绍kNN用于定位的基本原理与具体实现(matlab.python). 基本原理 位置指纹法可以看作是分类或回归问题(特征是RSS向量,标签是位置),监督式机器学习方法可以从数据中训练出一个从特征到标签的映射关系模型.kNN是一种很简单的监督式机器学习算法,可以用来做分类或回归. 对于在线RSS向量\(s\),分别计算它与指纹库中各个RSS向量{\(s_1, s_2, ..., s

穿戴式 设备如智能手环.智能手表一般采用几百毫安时的锂离子电池来供电.因此,与之配套的充电电路.稳压电路和电池电量检测电路便必不可少!本文主要谈谈该类消费类电子内部电池电量检测的一般方法及其优缺点. 电池电量检测看似简单,实则不易! 目前人们主要使用的两种检测电池电量的方法是: 一种方法以电流积分为基础:而另一种则以电压测量为基础. 下面是一种简单的综合电流法和电压法的电池电量检测方案: 其中电流检测方法本质是电压,是通过使用AD采样采样电阻两端的电压,并根据欧姆定律来获得电流,然后根据库伦定量

1 分析两个变量和一个因变量的关系 降水,温度与生长的关系曲线 降水是连续的数,温度有三个温室,每个温室一个温度,生长也是连续的数. 作图的方法是将降水放在一列,然后生长根据温度放三列,同一个温度的放一列,如下图,原图与结果图 2 用回归分析预测值 有实际值和预测值,在图上都是点,可以将点改成线,通过图里的属性设置即可.

1 HTTPS 协议概述 HTTPS 可以认为是 HTTP + TLS.HTTP 协议大家耳熟能详了,目前大部分 WEB 应用和网站都是使用 HTTP 协议传输的. TLS 是传输层加密协议,它的前身是 SSL 协议,最早由 netscape 公司于 1995 年发布,1999 年经过 IETF 讨论和规范后,改名为 TLS.如果没有特别说明,SSL 和 TLS 说的都是同一个协议. HTTP 和 TLS 在协议层的位置以及 TLS 协议的组成如下图: 图 1 TLS 协议格式 TLS 协议主要

转自:http://op.baidu.com/2015/04/https-s01a01/ 1 前言 百度已经于近日上线了全站 HTTPS 的安全搜索,默认会将 HTTP 请求跳转成 HTTPS.本文重点介绍 HTTPS 协议, 并简单介绍部署全站 HTTPS 的意义. 2 HTTPS 协议概述 HTTPS 可以认为是 HTTP + TLS.HTTP 协议大家耳熟能详了,目前大部分 WEB 应用和网站都是使用 HTTP 协议传输的. TLS 是传输层加密协议,它的前身是 SSL 协议,最早由 ne

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1. 概述 LSH是由文献[1]提出的一种用于高效求解最近邻搜索问题的Hash算法.LSH算法的基本思想是利用一个hash函数把集合中的元素映射成hash值,使得相似度越高的元素hash值相等的概率也越高.LSH算法使用的关键是针对某一种相似度计算方法,找到一个具有以上描述特性的hash函数.LSH所要求的hash函数的准确数学定义比较复杂,以下给出一种通俗的定义方式: 对于集合S,集合内元素间相似度的计算公式为sim(*,*).如果存在一个hash函数h(*)满足以下条件:存在一个相似度s到概

平台信息:内核:linux3.4.39系统:android4.4 平台:S5P4418(cortex a9) 作者:瘋耔(欢迎转载,请注明作者) 欢迎指正错误,共同学习.共同进步!! 关注博主新浪博客:http://weibo.com/cpjphone 从在校时玩单片机的点阵屏,到工作后android系统下的LCD,他们像一条流水线,顺应,简单的原理构成了复杂的结构: 我们来梳理一下: 玩51用的点阵 玩51用的lcd1602 玩51.32用的TFT彩屏 对于点阵的原理相比大多数朋友都非常熟悉,

关键词:android LCD TFT 液晶 偏光片 彩色滤光片  背光 平台信息:内核:linux2.6/linux3.0系统:android/android4.0 平台:samsung exynos 4210.exynos 4412 .exynos 5250 作者:xubin341719(欢迎转载,请注明作者) 欢迎指正错误,共同学习.共同进步!! 下载链接:LCD规格书(404份),之前工作用用到的 . LCD规格书00  . LCD规格书01   .   LCD测试图片,彩条灰阶等  

括号表示概念出现的其他页码, 如有兴趣协同整理,请到issue中认领章节 完整版见我的github:ahangchen 觉得还不错的话可以点个star ^_^ 第一章 绪论 Page2: 标记(label) 示例结果的信息,例如"好瓜",称为标记 Page2: 假设(269)(hypothesis) 学得模型对应了数据的某种潜在的规律,因此亦称假设 Page2: 示例(instance) 数据集中的每条记录是关于某个事件或对象的描述,称为一个"示例"或"样

通讯问题,和交通问题一样,也有高速.低速.拥堵.中断等等各种情况.如果把串口通讯比做交通,UART比作车站,那么一帧的数据就好比汽车.汽车跑在路上,要遵守交通规则.如果是市内,一般限速30.40,而高速公路则可以到120.而汽车走什么路,限速多少,就要看协议怎么规定了.常见的串口协议有RS-232.RS-422.RS-485等,他们之间有何细微差别?下面我们就一起来探讨一下. 一.UART是什么 UART是通用异步收发传输器(Universal Asynchronous Receiver/Tra

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正交匹配追踪(OMP)算法的MATLAB函数代码并给出单次测试例程代码 测量数M与重构成功概率关系曲线绘制例程代码 信号稀疏度K与重构成功概率关系曲线绘制例程代码   参考来源:http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/45130793 参考文献:Joel A. Tropp and Anna C. Gilbert. Signal Recovery From Random Measurements Via Orthogonal Matching Pu

压缩采样匹配追踪(CompressiveSampling MP)是D. Needell继ROMP之后提出的又一个具有较大影响力的重构算法.CoSaMP也是对OMP的一种改进,每次迭代选择多个原子,除了原子的选择标准之外,它有一点不同于ROMP:ROMP每次迭代已经选择的原子会一直保留,而CoSaMP每次迭代选择的原子在下次迭代中可能会被抛弃. 在这之前先读了下参考论文[1],论文前面还是看得懂一点的,讲了一些压缩感知的基础知识,还聊到了压缩重构方法主要分为三类,但是到了第2部分介绍算法的时候又看

SP的提出时间比CoSaMP提出时间稍晚一些,但和压缩采样匹配追踪(CoSaMP)的方法几乎是一样的.SP与CoSaMP主要区别在于“In each iteration, in the SP algorithm, only K new candidates are added, while theCoSAMP algorithm adds 2K vectors.”,即SP每次选择K个原子,而CoSaMP则选择2K个原子:这样带来的好处是“This makes the SP algorithm c