我做网卡驱动,最主要的内容就是设计和改进速率调整算法,随着802.11协议簇的新标准越来越多,速率越来越高,调制编码方式也越来越多,一般来说,速率越高越可能丢包,速率越低越稳定,这是整体状况,但不是必然的规律,所以,只用固定的速率来发送显然是不合适的,这就需要速率调整算法来自己调节,信号比较好的时候,就用高速率来发送,信道状况不好了,就换用低速率来发,atheros驱动中提供了两种可选的速率调整算法,ath9k和minstrel,其中minstrel要好一些,后面我会分别根据源码解读minstr…

上一篇文章介绍了驱动中minstrel_ht速率调整算法,atheros中提供了可选的的两种速率调整算法,分别是ath9k和minstrel,这两个算法分别位于: drivers\net\wireless\ath\ath9k\rc.c···················Ath9k net\mac80211\minstrel_ht.c···························Minstrel 无论从理论分析还是实验结果上看,minstrel都要胜ath9k一筹,为了一个完整性,这里也…

先说几个辅助的宏,因为内核不支持浮点运算,当然还有实现需要,minstrel对很多浮点值做了缩放: /* scaled fraction values */ #define MINSTREL_SCALE 16 #define MINSTREL_FRAC(val, div) (((val) << MINSTREL_SCALE) / div) #define MINSTREL_TRUNC(val) ((val) >> MINSTREL_SCALE) MINSTREL_SCALE是一个放…

2.1 k-近邻算法概述 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定. 确定:计算复杂度高.空间复杂度高. 适用数据范围:数值型和标称型. 工作原理:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最相邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最…

目标反射回波检测算法及其FPGA实现之一:算法概述 前段时间,接触了一个声呐目标反射回波检测的项目.声呐接收机要实现的核心功能是在含有大量噪声的反射回波中,识别出发射机发出的激励信号的回波.我会分几篇文章分享这个基于FPGA的回波识别算法的开发过程和原码,欢迎大家不吝赐教.以下原创内容欢迎网友转载,但请注明出处: https://www.cnblogs.com/helesheng.本文首先简要介绍基于FPGA的互相关反射回波检测算法的主要设计思路. 声呐测距的原理非常简单,如下图所示,抹香鲸在水…

JS数据结构与算法概述 数据结构: 计算机存储, 组织数据的方式, 就像锅碗瓢盆 算法: 一系列解决问题的清晰指令, 就像食谱 两者关系: 程序 = 数据结构 + 算法 邂逅数据结构与算法 什么是数据结构与算法 什么是数据结构 数据结构是数据对象,以及存在于该对象的实例和组成实例的数据元素之间的各种联系.这些联系可以通过定义相关的函数来给出. 数据结构是ADT(抽象数据类型Abstract Data Type )的物理实现. 数据结构( data structure )是计算机中存储.组织数据的…

假设现在有一篇很长的文章,要从中提取出它的关键字,完全不人工干预,那么怎么做到呢?又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题,这是在数据挖掘,信息检索中经常遇到的问题,然而TF-IDF算法就可以解决.这两天因为要用到这个算法,就先学习了解一下.  TF-IDF概述    在接触一个新算法时,首先当然是先去了解这个算法的本质,在此,我们先引用百度百科上的解释:TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术.…

这个算法是参考自 阿发伯 的博客: http://blog.csdn.net/maozefa 黑白调整 Photoshop CS的图像黑白调整功能,是通过对红.黄.绿.青.蓝和洋红等6种颜色的比例调节来完成的.能更精细地将彩色图片转换为高质量的黑白照片. Photoshop CS图像黑白调整功能的计算公式为: gray= (max - mid) * ratio_max + (mid - min) * ratio_max_mid + min 公式中:gray为像素灰度值,max.mid和min分别…

算法参考自 阿发伯 的博客. http://blog.csdn.net/maozefa 饱和度调整 图像的饱和度调整有很多方法,最简单的就是判断每个象素的R.G.B值是否大于或小于128,大于加上调整值,小于则减去调整值:也可将象素RGB转换为HSV或者HSL,然后调整其S部分,从而达到线性调整图象饱和度的目的.这几种方法我都测试过,效果均不太好,简单的就不说了,利用HSV和HSL调整饱和度,其调节范围很窄,饱和度没达到,难看的色斑却出现了.而Photoshop的饱和度调整调节范围大多了,效果也…

这个算法是参考自 阿发伯 的博客,在此对 阿发伯 表示感谢, http://blog.csdn.net/maozefa 亮度调整 非线性亮度调整: 对于R,G,B三个通道,每个通道增加相同的增量. 线性亮度调整: 利用HSL颜色空间,通过只对其L(亮度)部分调整,可达到图像亮度的线性调整.但是,RGB和HSL颜色空间的转换很繁琐,一般还需要浮点数的运算,不仅增加了代码的复杂度,更重要的是要逐点将RGB转换为HSL,然后确定新的L值,再将HSL转换为RGB,运行速度可想而知是很慢的.要想提高图像亮…

PS 给出的定义: Enhance Per Channel Contrast:Maximizes the tonal range in each channel to produce a more dramatic correction.Because each channel is adjusted individually, Enhance Per Channel Contrast may remove or introduce color casts.The Auto Levels com…

tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法,可以直接调用. 代码集:https://github.com/ageron/handson-ml 监督学习 1)决策树(Decision Tree)和随机森林 决策树: 决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问题,它通过树形结构将各种情况组合都表示出来,每个分支表示一次选择(选择yes还是no),直到所有选择都进行完毕,最终给出正确答案. 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二…

一.概述 1.排序也称排序算法(Sort Algorithm),排序是将一组数据,依指定的顺序进行排列的过程. 2.排序的分类: 1) 内部排序: 指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器中进行排序. 2) 外部排序法: 数据量过大,无法全部加载到内存中,需要借助外部存储进行排序. 3)常见算法分类: 3.十种算法(蓝色)的时间复杂度 一.算法时间复杂度 1.度量一个程序(算法)执行时间的两种方法 1)事后统计的方法 这种方法可行, 但是有两个问题: 一是要想对设计的算法的运行性能进行评测,需要…

RSA算法的概述(个人理解,欢迎纠正) RSA是一种基于公钥密码体制的优秀加密算法,1978年由美国(MIT)的李维斯特(Rivest).沙米尔(Shamir).艾德曼(Adleman)提的.RSA算法是一种分组密码体制算法,它的保密强度是建立在具有大素数因子的合数其因子分解是困难的(基于大数分解的难度).公钥和私钥是一对大素数的函数,从一个公钥和密文中恢复出明文的难度等价于分解两个大素数之积.RSA得到了世界上的最广泛的应用,ISO在1992年颁布的国际标准X.509中,将RSA算法正式纳入国…

Iterative Closest Point (ICP) [1][2][3] is an algorithm employed to minimize the difference between two clouds of points. 点云匹配分类法(1) •全局匹配算法 Globe •局部匹配算法Local Salvi, J. (2007). "A review of recent range image registration methods with accuracy evalu…

1.引用计数收集器 (Reference Counting) 引用计数是垃圾收集的早期策略.在这种方法中,堆中每一个对象都有一个引用计数.一个对象被创建了,并且指向该对象的引用被分配给一个变量,这个对象的引用计数被置为1.当任何其他变量被赋值为对这个对象的引用时,计数加1.当一个对象的引用超过了生存期或者被设置一个新的值时,对象的引用计数减1.任何引用计数为0的对象可以被当作垃圾收集.当一个对象被垃圾收集的时候,它引用的任何对象计数值减1. 在这种方法中,一个对象被垃圾收集后可能导致后续其他对象…

(一)SVM的背景简单介绍 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势,并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中[10]. 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,依据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(即无错误地识别随意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力[14]…

算法过程: 随机选取K个种子点 求所有点到种子点的距离,将点纳入距离最近的种子点群 所有点均被纳入群内后,将种子点移动到种子群中心 重复上述2.3过程,直至种子点没有移动 优缺点: 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据上收敛较慢 思考: k值如何确定? ISODATA算法针对这个问题进行了改进:当属于某个类别的样本数过少时把这个类别去除,当属于某个类别的样本数过多.分散程度较大时把这个类别分为两个子类别(类的自动合并和分裂) Elbow Method:通过绘制K-means代…

概念 关联分析:从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系.物品间关系又分为两种:频繁项集或关联规则,频繁项集是经常出现一块的物品集合:关联规则则暗示物品间存在很强的联系 关联评判标准:支持度和可信度.支持度是指数据集中包含该项集的记录所占比例,是针对项集而言:可信度(置信度)是针对一条关联规则定义的,规则A->B的可信度定义为支持度(A|B)/ 支持度(A) apriori原理:若某项集是频繁的,那他的子集也是频繁的 apriori算法目的:找到强关联规则,即满足最小支持度和最小置信度的关联规则 思…

liuyihai@126.com http://www.cnblogs.com/liuyihai/ TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek Kalal在其攻读博士学位期间提出的一种新的单目标长时间(long term tracking)跟踪算法.该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变.部分遮挡等问题.同时,通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的"显…

这个调整简单来说就是先建立一张lookup table, 然后以图像的灰度值作为索引,映射得到相应的颜色值.图像的灰度值是由图像本身决定的,但是lookup table 却可以各种各样,所以不同的lookup table 就能使图像最终呈现的色彩不一样. clc;clear all;close all;Image=imread('4.jpg');size_info=size(Image);  height=size_info(1);  width=size_info(2);  %% 图像转为灰度…

PS里面这个算法,先将图像转成灰度图像,然后根据给定的阈值,大于该阈值的像素赋值为1,小于该阈值的赋值为0. if x>T, x=1; if x<T, x=0; 原图: 效果图:阈值为 128…

PS 给出的定义: Enhance Monochromatic Contrast: Clips all channels identically. This preserves the overall color relationship while making highlights appear lighter and shadows appear darker. The Auto Contrast command uses this algorithm. 和自动色阶不一样的地方在于,自动对…

参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 Python3机器学习 传统机器学习算法 决策树.K邻近算法.支持向量机.朴素贝叶斯.神经网络.Logistic回归算法,聚类等. 一.机器学习算法及代码实现–决策树 决策树学习笔记(Decision Tree) 引自:Python3<机器学习实战>学习笔记(二):决策树基础篇之让我们从相亲说起 github:https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/tree/master/Decision…

机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中.降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y,其中x是原始数据点的表达, y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的).f可能是显式的或隐式的.线性的或非线性的.使用降维的原因: 压缩数据以减少存储量. 去除噪声的影响 从数据中提取特征以便于进行分类 将数据投影到低维可视空间,以便于看清数据的分布 变量(特征)数量相对数据条数有可能过大,从而不符合某些模型的需求.打…

集群类型 LB: Load Balancing,负载均衡 HA:High Availability, 高可用 HP:High Performance, 高性能   负载均衡 负载均衡设备 Hardware: F5,BIG IP Citrix,Netscaler A10 最便宜 Software: 四层 性能高,支持的特性少 LVS 中国 七层:反向代理,性能略次于四层,支持高级特性 nginx 俄罗斯 http.smtp.pop3.imap haproxy 主要应用场景http.其他tcp(my…

BIRCH:是一种使用树分类的算法,适用的范围是样本数大,特征数小的算法,因为特征数大的话,那么树模型结构就会要复杂很多 DBSCAN:基于概率密度的聚类方法:速度相对较慢,不适用于大型的数据,输入参数有r和k k-means:是通过不断更新聚类中心所进行的一种参数变化,需要输入的参数是需要聚成几类 MEAN-SHIFT:基于核密度估计的漂移算法,使用的是高斯概况密度估计 下面做一个是一个对不同的特征进行特征增强后的准确度的效果 特征增强指的是:对每一样本特征做一个归一化,对归一化后的数据的某个…

1.MM 算法: MM算法是一种迭代优化方法,利用函数的凸性来寻找它们的最大值或最小值. MM表示 “majorize-minimize MM 算法” 或“minorize maximize MM 算法”,取决于需要的优化是最大化还是最小化. MM本身不是算法,而是一种如何构造优化算法的描述. MM算法的思想是不直接对目标函数求最优化解,转而找到一个目标函数的替代函数,对这个替代函数求解.每迭代一次,根据所求解构造用于下一次迭代的新的替代函数,然后对新的替代函数最优化求解得到下一次迭代的求解.通…

算法头文件 要运用C++标准程序库的算法,首先必须包含头文件<algorithm> 使用STL算法时,经常需要用到仿函数以及函数配接器.它们定义域<functional>头文件中. 算法的分类 可以按以下分类方式描述各个STL算法: 非变动性算法(nonmodifying algorithms) 变动性算法(modifying algorithms) 移除性算法(removing algorithms) 变序性算法(mutating algorithms) 排序算法(sorting…

1)简介 自变量,因变量,线性关系,相关系数,一元线性关系,多元线性关系(平面,超平面) 2)使用线性回归算法的前提 3)应用例子 沸点与气压 浮力与表面积…