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ALLEN_2008
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2018年12月13日
隐含马尔可夫模型——Hidden Markov models (HMM)
摘要: 本文首发于 算法社区, 转载请注明出处,谢谢。 写在前面 统计学是个好东东,说它是个好东东,因为统计学不像其他有些学科,它不仅在科研领域应用广泛,在平常的生活中我们也会经常碰到。当然我们要研究的主要还是在科研领域的应用。 本文讲讲经典的隐含马尔可夫模型,同时说明本文所讲的马尔可夫模型所用的记号都偏向
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posted @ 2018-12-13 20:41 ALLEN_2008
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2018年12月10日
自相关-能量密度谱,互相关-互能量密度谱,系统识别
摘要: 本文首发于算法社区,转载请注明出处,谢谢。 写在前面 我发现很多小伙伴对相关操作、能量密度谱以及系统识别之间的关系比较生疏,本文就讲讲它们之间的关系,看看能否解开各位小伙伴的疑惑 互相关和互能量密度谱 引用上一篇卷积和互相关操作的关系中的互相关公式 \(x_{xy}\bigl(I\bigr)=\su
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posted @ 2018-12-10 13:44 ALLEN_2008
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2018年12月7日
卷积和互相关操作的关系
摘要: 本文首发于算法社区,转载请注明出处,谢谢。 前言 卷积和互相关操作在数字信号处理中都是非常重要的公式,卷积是迟缓线性时不变系统的输出响应,而相关操作则在系统识别方面非常有用,现在就来讲讲卷积和相关操作之间的关系。 卷积操作 首先,给出卷积公式 \(y\bigl(n\bigr)=\sum\limits
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posted @ 2018-12-07 14:15 ALLEN_2008
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2018年12月5日
[配翻译]A Fixed-Point Introduction by Example
摘要: 本文首发于 dspstack.com,转载请注明出处,谢谢。 作者:Christopher Felton,翻译:ALLEN 翻译感想 翻译一篇文章,不仅需要专业上的知识,更需要的是耐心,和琢磨作者原文的真正含义,以负责任的态度对待每一篇文章,因为心里想着如何能让读者获取到正确的知识 翻译如有不当,还
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posted @ 2018-12-05 20:53 ALLEN_2008
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2018年12月4日
语音识别基础算法——动态时间规整算法
摘要: 本文首发于:算法社区,转发请注明出处。 前言 动态时间规整算法,Dynamic Time Wraping,缩写为DTW,是语音识别领域的一个基础算法。 算法的提出 DTW 的提出是为了解决或尽量解决在语音识别当中的孤立词识别不正确的问题。该问题简单描述为:在识别阶段,将输入语音的特征矢量时间序列依次
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posted @ 2018-12-04 20:28 ALLEN_2008
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最短路径-Dijkstra 算法
摘要: 本文首发于:算法社区,转发请注明出处。 前言 迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法。是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止 使用场景 有向图 没有
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posted @ 2018-12-04 14:38 ALLEN_2008
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蒙特卡洛方法试验的一般过程和经典例子
摘要: 本文首发于:[算法社区]),转发请注明出处。 前言 蒙特卡洛方法是基于概率统计为基础的近似解求解方法,它是通过大量试验来使近似解逼近准确解,而大量的试验又是基于大数极限理论,试验越多,其解越精确,误差也就越小。下面分别讲述蒙特卡洛试验的解题步骤、实际使用中需要的注意点,最后给出一个最经典的例子(求
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posted @ 2018-12-04 14:26 ALLEN_2008
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蒙特卡洛方法的介绍
摘要: 本文首发于:算法社区,转发请注明出处。 二十世纪四十年代,闻名世界的USA-洛斯阿拉莫斯国家实验室, 曼哈顿计划 的成员 John von Neumann(冯.诺依曼), Stanislaw Ulam(乌拉姆) 和 尼古拉斯 率先提出了蒙特卡洛方法。蒙特卡洛方法是以概率统计为理论指导,由于一个简单的
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posted @ 2018-12-04 14:14 ALLEN_2008
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2013年12月18日
Matlab中.mat数据某变量保存为txt
摘要: 转自:http://blog.csdn.net/boyxiaolong/article/details/7046488 因为要在matlab和VC之间搞来搞去,因此数据要转来转去。 matlab下处理完之后,把结果保存为.mat数据,但大家都知道VC无法直接处理滴,所以要转为txt文件格式, 看下.
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posted @ 2013-12-18 18:56 ALLEN_2008
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2013年5月25日
统计分析之偏最小二乘回归
摘要: 偏最小二乘回归 算法原理 给定p个自变量 和和q个因变量 ,各自有n个样本点,则自变量和因变量矩阵为 该算法的基本思想是,从原始变量中提取出K对潜在成份对tk和uk,k=1,2,...K;并通过潜在成分对数据进行建模。模型构建时要求潜在成份对能最大限度的代表原始数据X和Y的同时,它们之间的协方差最大
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posted @ 2013-05-25 19:35 ALLEN_2008
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