https://www.jianshu.com/p/cced6617b423 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35282988 https://zhuanlan.zhihu.com/p/50741970 https://blog.csdn.net/omnispace/article/details/79831062

1. AR模型概念观       AR模型是一种线性预测,即已知N个数据,可由模型推出第N点前面或后面的数据(设推出P点),所以其本质类似于插值,其目的都是为了增加有效数据,只是AR模型是由N点递推,而插值是由两点(或少数几点)去推导多点,所以AR模型要比插值方法效果更好. 数字信号处理功率谱估计方法分经典功率谱估计和现代功率谱估计,现代功率谱估计以参数模型功率谱估计为代表,参数功率谱模型如下: u(n) ——>  H(z)   ——> x(n) 参数模型的基本思路是: —— 参数模型假设研究

准备工作: https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/,下载LIBSVM:(LIBSVM工具相较于MATLAB自带的工具:1).支持多分类及回归(‘-s 0’ ,‘-s 1' -> 多分类'-s 3':'-s 4' -> 回归:'-s 2' -> one-class SVM),matlab自带的仅支持二分类,且不支持回归2).支持核函数种类多样(linear;polynomial;RBF(radial basis function);sigmoi

1 ARMA时间序列机器特性 下面介绍一种重要的平稳时间序列——ARMA时间序列. ARMA时间序列分为三种: AR模型,auto regressiv model MA模型,moving average model ARMA模型,auto regressive moving average model 可证ARMA时间序列具有遍历性,因此可以通过它的一个样本估计自协方差函数及自相关函数. 2 ARMA.AR.MA模型的基础知识(略) 3 例:随机模拟下列序列,样本容量10000,其中样本符合均值

线性回归模型 "回归"这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果.当然结果也是由算法决定的. 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是一个连续的值. 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法,如果把这个模型用于预测,结果是一个连续值而不是有限的分类. 从代码上讲,那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路,我不想在这个系列的第一篇就给大家印象,TensorFlow 2.0成为了完全不同的另一个东西.在Tenso

GMM算法的matlab程序 在“GMM算法的matlab程序(初步)”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,下面的程序最终的目的是求准确度. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris数据库 iris_data.txt 5.1 3.5 1.4 0.2 1.4 0.2 4.7 3.2 1.3 0.2 4.6 3.1 1.5 0.2 3.6 1.4 0.2 5.4 3.9 1.7 0.4 4.6 3.4

GMM算法的matlab程序 在https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/9648508.html文章中已经介绍了GMM算法,现在用matlab程序实现它. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris数据库 iris_data.txt 5.1 3.5 1.4 0.2 4.9 3 1.4 0.2 4.7 3.2 1.3 0.2 4.6 3.1 1.5 0.2 5 3.6 1.4 0.2 5.4 3.

AR模型脱卡unity端实现具体步骤 AR模型脱卡的原理 利用一些unity端AR插件做AR应用.通常会有一个需求,当识别物消失的时候,将3D模型从识别物这个父物体上移除,显示在屏幕中央.那么原理就显而易见了,就是在识别物追踪方法中,写一些模型的操作(判定当前模型显示.隐藏非当前模型) 实现方式 两个摄像机,丢失追踪后.移除父物体关联,用另一个相机进行渲染.其实就是一个相机坐标系的转换.(稍显复杂) 丢失追踪后,在主相机中创建一个空物体放置模型.(比较简单) 核心文件的编辑(简单点的) NotF

由题目就可以看出,本节内容分为三部分,第一部分就是如何将训练好的模型持久化,并学习模型持久化的原理,第二部分就是如何将CKPT转化为pb文件,第三部分就是如何使用pb模型进行预测. 一,模型持久化 为了让训练得到的模型保存下来方便下次直接调用,我们需要将训练得到的神经网络模型持久化.下面学习通过TensorFlow程序来持久化一个训练好的模型,并从持久化之后的模型文件中还原被保存的模型,然后学习TensorFlow持久化的工作原理和持久化之后文件中的数据格式. 1,持久化代码实现 TensorF

对于一个二维信号,比如灰度图像,灰度值的范围是0-255,因此只要根据像素灰度值(0-255)出现的概率,就可以计算出信息熵.    但是,对于一个一维信号,比如说心电信号,数据值的范围并不是确定的,不会是(0-255)这么确定,如果进行域值变换,使其转换到一个整数范围的话,就会丢失数据,请高手指点,怎么计算. 比如数字信号是x(n),n=1~N(1)先用Hist函数对x(n)的赋值范围进行分块,比如赋值范围在0~10的对应第      一块,10~20的第二块,以此类推.这之前需要对x(n)做

19:44:23 1 http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/CRF/crf.html matlab程序包: 该条件随机场程序(CRF)是针对语句进行标注,matlab实现,部分程序由C语言实现并在matlab上进行编译.该程序包中实现了线性链结构的条件随机场(chain structured CRF),包括解码采用维特比(Viterbi)算法,推理采用前向-后向算法,采样采用前向过滤-后向采样算法,参数估计采用拟牛顿方法. 2 http://www.cs.

3.8  MATLAB程序的调试和优化 在MATLAB的程序调试过程中,不仅要求程序能够满足设计者的设计需求,而且还要求程序调试能够优化程序的性能,这样使得程序调试有时比程序设计更为复杂.MATLAB提供了强大的程序调试功能,合理的运用MATLAB提供的程序调试工具尤其重要.本节从MATLAB程序调试的方法和过程开始介绍,先让用户懂得合理运用MATLAB的程序调试功能,再总结MATLAB程序优化的方法,从而达到实现提高程序性能的目的. 3.8.1  MATLAB程序调试方法和过程(1) MATL

C/C++程序通过动态链接库调用MATLAB程序 1 MATLAB编译器设置 需要设定对应的C++编译器才能编译.m文件生成可供C++调用的库文件. 在MATLAB命令行输入:mex –setup:然后继续输入:mbuild –setup,选择已安装的VC编译器. 2 将MATLAB程序编译成C/C++动态链接库 假设存在一个myfit.m的文件需要编译成库文件: function c = myfit(x, y, n) c=polyfit(x,y,n); end 2.1 将MATLAB程序编译成

直接上代码,多的不再说了. %------------------非均匀B样条拟合MATLAB程序----------------- clear k=; x=load('data.txt'); [n,m]=size(x); %-----------弦长参数化-------------------------------------- u(k+n)=; :n- u(k+i+)=u(k+i)+sqrt((x(i+,)-x(i,))^+(x(i+,)-x(i,))^); end; L=u(n+k);

下面是解放军信息project大学一个老师编的matlab程序,请尊重原作者劳动,引用时请注明出处. 我经过改动添加了凝视,已经执行过,无误, function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) %%------------------------------------------------------------------------- %% 主

现代控制理论习题解答与Matlab程序示例 现代控制理论 第三版 课后习题参考解答: http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9544934 下面给出部分书后习题的Matlab方法求解: 第一章 状态空间表达式 1 传递函数转为状态空间表达式和约旦标准型 num=[10,-10]; den=[1,4,3,0]; w=tf(num,den); se=ss(w) [T,J]=jordan(A) 对应习题1-6 2 状态空间表达式转为传递函数 A=[0,1

MATLAB程序:用FCM分割脑图像 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 脑图像基础知识请看:脑图像:FCM算法介绍请看:聚类——FCM:数据来源:BrainWeb: Simulated Brain Database,只选取脑图像中的0.1.2.3类,其余类别设为0.本文用到的数据:Simulated Brain Database 1. MATLAB程序 FCM_image_main.m function [accuracy,iter_F

<Trip destination prediction based on multi-day GPS data>是一篇在2019年,由吉林交通大学团队发表在elsevier期刊上的一篇论文.在论文中,他们基于GPS数据,使用不同的方法建立了多个预测目的地的模型,进行对比试验,最终提高了正确率,取得了很好的效果. 0. 概括 基于8周.10人的GPS数据,在隐式马尔可夫模型和习惯预测模型的基础上,作者建立了一个可以预测出行目的地的模型,该模型大大提高了预测的精度.最重要的他们发现,人们出行关于

聚类——GAKFCM的matlab程序 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在聚类——GAKFCM文章中已介绍了GAKFCM算法的理论知识,现在用matlab进行实现,下面这个例子是用GA初始化聚类中心. 1.matlab程序 GAKFCM_main.m function [ave_acc_GAKFCM,max_acc_GAKFCM,min_acc_GAKFCM,ave_iter_GA,ave_iter_KFCM,ave_run_tim

聚类——WKFCM的matlab程序 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在聚类——WKFCM文章中已介绍了WKFCM算法的理论知识,现在用matlab进行实现,下面这个例子是用FCM初始化聚类中心,也可以随机初始化聚类中心. 1.matlab程序 WKFCM_main.m %function [ave_acc_WKFCM,max_acc_WKFCM,min_acc_WKFCM,ave_iter_WKFCM,ave_run_time]=

聚类——KFCM的matlab程序 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在聚类——KFCM文章中已介绍了KFCM-F算法的理论知识,现在用matlab进行实现,下面这个例子是用FCM初始化聚类中心,也可以随机初始化聚类中心. 1.matlab程序 KFCM_main.m %function [ave_acc_KFCM,max_acc_KFCM,min_acc_KFCM,ave_iter_KFCM,ave_run_time]=KFCM_m