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摘要: ubuntu环境下用g++编译时,有时候会出现内存不足导致编译器被kill掉的情况,此时一般增加swapfile能够解决该问题。 步骤如下: 1. 查看交换分区大小: swapon -s 2. 关闭交换分区: sudo swapoff /swapfile 3. 调整交换分区大小,这里增加到6G: s 阅读全文
posted @ 2022-09-06 21:49 Dsp Tian 阅读(870) 评论(0) 推荐(0)
摘要: VAR模型称为向量自回归模型,可以对多组变量之间的关系进行建模,是AR模型的多维扩展。 比如有两个变量X和Y,AR模型建模场景是X只和X过去的状态有关系,VAR模型建模场景则是X同时跟X和Y过去的状态都有关系。 VAR基本形式如下: 模型参数求解可以参考上一篇ARMA模型的求解方法。 matlab代 阅读全文
posted @ 2022-09-03 20:12 Dsp Tian 阅读(1831) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ARMA称为自回归移动平均模型(Autoregressive moving average model),由自回归模型(AR)和移动平均模型(MA)混合构成。 注意这里的移动平均模型和移动平均值平滑曲线不是一个概念。 AR模型是用自身的历史数据来预测未来数据,构成如下: MA模型则利用历史噪声来预测 阅读全文
posted @ 2022-09-03 11:56 Dsp Tian 阅读(3673) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 过去有写过一篇用VirtualBox增加虚拟硬盘的文章,该方法可以扩展虚拟机系统其他空间(/dev/sdb,/dev/sdc),不过要想增加虚拟机内系统主分区(/dev/sda)空间,那种方法就不行了。 想要扩展VirtualBox虚拟机内系统主分区空间,可以用下面方法: 1. 打开cmd,cd到V 阅读全文
posted @ 2022-08-30 23:10 Dsp Tian 阅读(126) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 关于博客园打赏功能的添加,园子里已经有很文章介绍过了,不过我今天试了一下,基本都失败了。 核心原因应该是“https://static.tctip.com/js/tctip.min.js”这个文件访问不到了,解决方法就是将其保存成本地文件即可。 下面梳理一下整个流程。 1. 首先打开微信和支付宝,对 阅读全文
posted @ 2022-08-12 23:56 Dsp Tian 阅读(146) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 曲线参数方程: 的曲率公式如下: matlab代码如下: clear all;close all;clc; x = 0:0.01:2*pi; y = sin(x); dx = 0.5*(x(3:end)-x(1:end-2)); dy = 0.5*(y(3:end)-y(1:end-2)); dl 阅读全文
posted @ 2022-07-31 12:10 Dsp Tian 阅读(3036) 评论(0) 推荐(0)
摘要: GIST是一种图像全局信息特征,能够对场景进行识别与分类。 计算方法如下: 1. 首先在4个尺度和8个方向上设置Gabor滤波器,并对图像做滤波,得到32个滤波后图像。 2. 对滤波后图像分成4*4个区域,计算每个区域内像素均值。 3. 得到4*8*4*4=512个区域均值组成的特征向量,即为Gis 阅读全文
posted @ 2022-07-24 11:50 Dsp Tian 阅读(362) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一般new出来的内存,delete掉后。 此时如果看top内存没有减少,则可以使用下面函数让系统强制回收。 #include <malloc.h> malloc_trim(0); 阅读全文
posted @ 2022-07-16 10:30 Dsp Tian 阅读(815) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 有时候用虚拟机时,合上笔记本去吃顿饭,回来后虚拟机中Linux时间就不对了,需要时间同步一下。 执行下面命令即可恢复。 sudo apt-get install ntpdate sudo ntpdate cn.pool.ntp.org 阅读全文
posted @ 2022-07-10 23:48 Dsp Tian 阅读(98) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在使用AR/MA/ARMA处理序列之前,需要确定可以使用哪种模型。 通常通过判断ACF或PACF的数据拖尾与截尾情况即可做出判断: 1. 自相关系数拖尾,偏相关系数截尾,选择AR模型。 2. 自相关系数截尾,偏相关系数拖尾,选择MA模型。 3. 两个都拖尾,选择ARMA模型。 这里PACF用的是Yu 阅读全文
posted @ 2022-06-26 14:23 Dsp Tian 阅读(1515) 评论(0) 推荐(0)
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