关于回波损耗 和 驻波比的摘要 以下摘自:http://www.soontai.com/cal_rtvswr.html RL = 20log((VSWR+1) / (VSWR-1)) VSWR = (1+(10^RL/20)) / ((10^RL/20)-1) * RL = Return Loss Return Loss :This is the dB value of absolute reflection coefficient.It is rather curious concept of…

转自:https://www.cnblogs.com/lyh523329053/p/9128577.html S参数 S散射也叫散射参数.是微波传输中的一组重要参数.由于我们很难在高频率时测量电流或电压,因此我们要测量散射参数或 S 参数.这些参数用来表征RF 元件或网络的电气属性或性能,与我们熟悉的测量(如增益.损耗和反射系数)有关.DUT(device under test被测试器件) 如上图为二端口网络S参数的原理与定义. S12为反向传输系数,也就是隔离:S21为正向传输系数,也就是增益…

传送门:http://www.eeworld.com.cn/Test_and_measurement/2014/0610/article_9152.html i:对于2端口无损耗网络,可以根据S11的值求出S21的值,但实际上么有那么多无损耗网络,但至少  说明S11与S21是相关的 ii;当S11高达-10dB时,30%的信号被反射,S21的传输损耗为-0.5dB?原文有公式 iii;如果S11小于-13db,那么我们不会看到反射对传输信号的影响;但如果S11大于-13db,对S21的影响将会…

Focal Loss 摘要 Focal Loss目标是解决样本类别不平衡以及样本分类难度不平衡等问题,如目标检测中大量简单的background,很少量较难的foreground样本.Focal Loss通过修改交叉熵函数,通过增加类别权重\(\alpha\) 和 样本难度权重调因子(modulating factor)\((1-p_t)^\gamma\),来减缓上述问题,提升模型精确. 一.技术背景 我们知道object detection的算法主要可以分为两大类:two-stage dete…

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np params=np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=[10,10]) encoder_inputs=tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[10,10]) decoder_inputs=tf.placeholder(dtype=tf.int32,…

center loss来自ECCV2016的一篇论文:A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition. 论文链接:http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf 代码链接:https://github.com/davidsandberg/facenet 理论解析请参看 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/7…

之前一直自己手写各种triphard,triplet损失函数, 写的比较暴力,然后今天一个学长给我在github上看了一个别人的triphard的写法,一开始没看懂,用的pytorch函数没怎么见过,看懂了之后, 被惊艳到了..因此在此记录一下,以及详细注释一下 class TripletLoss(nn.Module): def __init__(self, margin=0.3): super(TripletLoss, self).__init__() self.margin = margin…

原理 对数损失, 即对数似然损失(Log-likelihood Loss), 也称逻辑斯谛回归损失(Logistic Loss)或交叉熵损失(cross-entropy Loss), 是在概率估计上定义的.它常用于(multi-nominal, 多项)逻辑斯谛回归和神经网络,以及一些期望极大算法的变体. 可用于评估分类器的概率输出. 对数损失通过惩罚错误的分类,实现对分类器的准确度(Accuracy)的量化. 最小化对数损失基本等价于最大化分类器的准确度.为了计算对数损失, 分类器必须提供对输入…

import keras import tensorflow as tf from keras.models import Model from keras import backend as K # import tensorflow.contrib.eager as tfe # tfe.enable_eager_execution() beta = K.constant(0.5, dtype='float32') lamdap = K.constant(1.5, dtype='float32…

文章来自公众号[机器学习炼丹术] 1 focal loss的概述 焦点损失函数 Focal Loss(2017年何凯明大佬的论文)被提出用于密集物体检测任务. 当然,在目标检测中,可能待检测物体有1000个类别,然而你想要识别出来的物体,只是其中的某一个类别,这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题. 而Focal Loss简单的说,就是解决样本数量极度不平衡的问题的. 说到样本不平衡的解决方案,相比大家是知道一个混淆矩阵的f1-score的,但是这个好像不能用在训练中当成损失.而Focal…