拉丁超立方体初始化种群 1.引言 群智能算法一般以随机方式产生初始化种群的位置,但是这种方式可能导致种群内个体分布不均匀.拉丁超立方体抽样方法产生的初始种群位置,可以保证全空间填充和抽样非重叠,从而使种群分布均匀. 2.LHS抽样过程 step1: 确定抽样规模\(H\) step2: 将每维变量\(x^i\)的定义域区间\([x_l^i,x_u^i]\)划分成\(H\)个相等的小区间: \[x_l^i=x_0^i<x_1^i<x_2^i<....<x_j^i<...<

(1)首先计算已知信号序列(采样之后得到的信号)的平均功率.该序列在第n个点处的功率为: 如果已知的信号序列中的总共的点数为N个,则该序列的平均功率为: 在MATLAB中求平均功率的方法是: Pav=sum(x.^2)/length(x); (2)第二步是求单个符号的能量.能量的定义是功率乘以时间.对于单个符号来说,因为已经被采样了,每个符号可能对应多个采样点.因此,此处需要已知符号速率. 每个符号的能量为: 在MATLAB中求单位符号能量的方法是: Eb=sum(x.^2)/(length(x

摘要:本文详细介绍Matlab R2021b的安装步骤,为方便安装这里提供了完整安装文件的百度网盘下载链接供大家使用.从文件下载到证书安装本文都给出了每个步骤的截图,按照图示进行即可轻松完成安装使用.本文目录如首页: 目录 前言 1. 下载安装包 (1)下载链接 (2)解压文件 2. 正式安装步骤 3. 复制替换文件 4. 创建快捷方式 结束语 点击跳转至博文涉及的全部文件下载页 前言 MATLAB(矩阵实验室)是MATrix LABoratory的缩写,是一款由美国The MathWorks公

摘要:本文详细介绍Matlab R2020b的安装步骤,为方便安装这里提供了完整安装文件的百度网盘下载链接供大家使用.从文件下载到证书安装本文都给出了每个步骤的截图,按照图示进行即可轻松完成安装使用.本文目录如首页: 目录 前言 1. 下载安装包 (1)下载链接 (2)解压文件 2. 正式安装步骤 3. 复制替换文件 4. 创建快捷方式 结束语 点击跳转至博文涉及的全部文件下载页 前言 MATLAB(矩阵实验室)是MATrix LABoratory的缩写,是一款由美国The MathWorks公

摘要:本文详细介绍Matlab的安装步骤,为方便安装这里提供了完整安装文件的百度网盘下载链接供大家使用.从文件下载到证书安装本文都给出了每个步骤的截图,按照图示进行即可轻松完成安装使用.本文目录如首页: 目录 前言 1. 下载安装包 (1)下载链接 (2)解压文件 2. 正式安装步骤 3. 复制替换文件 4. 创建快捷方式 结束语 点击跳转至博文涉及的全部文件下载页 前言 MATLAB(矩阵实验室)是MATrix LABoratory的缩写,是一款由美国The MathWorks公司出品的商业数

方法一: profile on <body?> profile viewer 会把所有代码的时间,都显示出来,每行每个函数用时统计,一目了然: 方法二: tic; <body-part1> t1 = toc ;   %  <body-part1>耗时 <body-part2> t2  =  toc; % 总耗时: t3 = t2 - t1;% <body-part1>耗时

用OpenCV4实现图像的超分别率 本实验原文链接:· https://arxiv.org/pdf/1807.06779.pdf 原文摘要 单图像超分辨率(SISR)的主要挑战是如何恢复微小纹理等高频细节.然而,大多数最先进的方法缺乏识别高频区域的特定模块,导致输出图像模糊.本文提出了一种基于注意的方法来区分纹理区域和平滑区域.高频细节定位后,进行高频补偿.这种方法可以与先前提出的SISR网络相结合.通过提供高频增强,可以获得更好的性能和视觉效果.本文还提出了自己的由DenseRes块组成的SI

第1章 从随机变量采样 研究者提出的概率模型对于分析方法来说通常比较复杂,研究者处理复杂概率模型时越来越依赖计算.数值方法,通过使用计算方法,研究者就不用对一些分析技术做一些不现实的假设(如正态性和独立性). 大多数近似技术的关键是能够从分布中采样.需要采样来预测一个特别的模型在一些情景下是什么样的,找到在实验数据上应用模型的隐变量(参数)的合适值.大部分计算采样方法把从复杂分布采样的问题转化为简单采样分布的子问题.本章我们将介绍两种采样方法:逆变换方法和拒绝采样.这些方法适用于大多数单变量单值

1. 什么是OLAP •定义1 :OLAP(联机分析处理)是针对特定问题的联机数据访问和分析.通过对信息(维数据)的多种可能的观察形式进行快速.稳定一致和交互性的存取,允许管理决策人员对数据进行深入观察. •定义2 :OLAP(联机分析处理) 是使分析人员.管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的.能够真正为用户所理解的.并真实反映企业维特性的信息进行快速.一致.交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术.(OLAP委员会的定义) •OLAP的目标是满足决策支持或多维环

补遗 关于网络接收的软中断负载均衡,已经有了成熟的方案,可是该方案并不特别适合数据包转发,它对server的小包处理非常好.这就是RPS.我针对RPS做了一个patch.提升了其转发效率. 下面是我转载的我自己的原文. 线速问题 非常多人对这个线速概念存在误解.觉得所谓线速能力就是路由器/交换机就像一根网线一样.而这.是不可能的.应该考虑到的一个概念就是延迟. 数据包进入路由器或者交换机.存在一个核心延迟操作,这就是选路,对于路由器而言.就是路由查找,对于交换机而言,就是查询MAC/port映射

线速问题 非常多人对这个线速概念存在误解. 觉得所谓线速能力就是路由器/交换机就像一根网线一样. 而这,是不可能的.应该考虑到的一个概念就是延迟. 数据包进入路由器或者交换机,存在一个核心延迟操作,这就是选路.对于路由器而言,就是路由查找,对于交换机而言.就是查询MAC/port映射表,这个延迟是无法避开的.这个操作须要大量的计算机资源.所以无论是路由器还是交换机.数据包在内部是不可能像在线缆上那样近光速传输的. 类比一下你经过十字街头的时候.是不是要左顾右盼呢? 那么.设备的线速能力怎么衡量呢

Description 超立方体是立方体在高维空间内的拓展(其在 2 维情况下退化为正方形,1维情况下退化成线段).在理论计算机科学领域里,超立方体往往可以和 2 进制编码联系到一起.对理论计算机科学颇有研究的 Will 自然也会对超立方体有着自己的思考. 上图就是在 0-4 维空间内超立方体所对应的图形.显然我们可以把超立方体的每个顶点看成一个点,每一条棱看成一条边,这样就会得到一个无向图,我们称之为超立方图. D维空间内的超立方图有 2D个点,我们把这些点从0到2D-1依次编号. 有一个有趣

Superpixel Sampling Networks 原始文档:https://www.yuque.com/lart/papers/ssn 本文的思想很简单,传统的超像素算法是一种有效的低/中级的图像数据的表达,极大地降低了后续图像任务的基元(image primitives)数量.但是现存的超像素算法由于使用的是最邻近算法,一般都是不可微的,这就导致很难将它们集成到端到端的深度网络中,所以文章就改进提出了一种可微分的超像素算法,也就是文章提出的超像素采样网络(Superpixel Samp

clear all clc im = {}; %%创建字典im以保存读取的图片 dis = dir('C:\Users\KCl\Documents\MATLAB\SRCNN\Set5\*.bmp'); :length(dis) path = strcat('C:\Users\KCl\Documents\MATLAB\SRCNN\Set5\',dis(i).name); im{i} =imread(path); %%将读取到的图像存储在字典im中 up_scale = ; %%将降采样系数设为3,

多普勒失真信号采样Matlab模拟分析 方案 水声通信指的是使用声信号在水中数据传输. 相对而言.电磁信号在水中吸收严重衰减过快,光信号受水中悬浮颗粒的影响,也无法完毕远距离传输. 这两种信号的传播距离约为数百米,而声信号在水中传播距离达到数十千米.成为水下通信的首选方式. 水声通信的一个重大挑战就是运动带来的多普勒. 多普勒造成信号的频率漂移,影响系统性能,因此很有必要消除多普勒带来的影响.而多普勒在时域的表现为信号的长度压缩和扩展.即'y(t) = x((1+a) * t)',当中a为多普勒

点云处理有时因为数据量太大,我们需要对其进行下采样. 这里的方法是先将点云填入固定大小的三维网格中,然后每个网格中选一个点生成新的点云. 新点云即为下采样后的点云. 这里使用斯坦福兔子作为测试点云. 小兔子pcd下载地址. 原始点云: 采样后点云: matlab代码如下: clear all; close all; clc; pc = pcread('rabbit.pcd'); pcshow(pc); pc_point = pc.Location; xlimit = pc.XLimits; yl

Chapter7 Sample Lights Directly  Preface 今天我们来讲这个还算牛逼的技术——直接光源采样 之前我们提到过,在2-7 前两篇我们也提到要减少噪点,就是图片上的黑点点,所以,所有的矛头都指向了这一篇. 简单说一下为什么会有那么多小点点,就是因为光线路径中没有触碰到光源,路径计算之后就会是黑色的点,可以通过发射大量的光线,比如计算每个像素点的时候发射8k~1w条采样光线进行路径计算:也可以路径计算方面做文章,比如加深路径计算递归深度:等等诸如此类.但是上述方法都

我只是感觉好玩,写了这样一段程序. 原理就是先随机生成两个点,然后根据这两个点画直线,最后在直线上的像素保留,没在直线上的像素丢弃就行了. 最后生成了一幅含有很多空洞的图像. 当然,对含有空洞的图像是可以用修复算法修复的. 我也尝试修复了一下,用的算法我过去也写过,可以看这里. 这一次就不贴修复代码了,那段程序中的输入图像img.mask和这里的输出图像img.mask是一模一样的. 原图: 采样后: 修复后: matlab代码如下: main.m: clear all; close all;c

dyaddown 功能:对时间序列进行二元采样,每隔一个元素提取一个元素,得到一个降采样时间序列. 格式: 1.y = dyaddown(x, EVENODD) 当EVENODD=0时,从x中第二个元素开始采样(偶采样):当EVENODD=1时,从x中第一个元素开始采样(奇采样). 2.y = dyaddown(x) EVENODD缺省,按EVENODD=0 dyadup 功能:对时间序列进行二元插值,每隔一个元素插入一个0元素,得到一个时间序列. 格式: 1.y = dyadup(x, EVE

dyaddown 功能:对时间序列进行二元采样,每隔一个元素提取一个元素,得到一个降采样时间序列. 格式: 1.y = dyaddown(x, EVENODD) 当EVENODD=0时,从x中第二个元素开始采样(偶采样):当EVENODD=1时,从x中第一个元素开始采样(奇采样). 2.y = dyaddown(x) EVENODD缺省,按EVENODD=0 dyadup 功能:对时间序列进行二元插值,每隔一个元素插入一个0元素,得到一个时间序列. 格式: 1.y = dyadup(x, EVE