首先说说自相关和互相关的概念.  自相关 在统计学中的定义,自相关函数就是将一个有序的随机变量系列与其自身作比较.每个不存在相位差的系列,都与其都与其自身相似,即在此情况下,自相关函数值最大. 在信号分析当中通常将自相关函数称之为自协方差方程. 用来描述信息在不同时间的,信息函数值的相关性.     互相关 在统计学中,互相关有时用来表示两个随机矢量 X 和 Y 之间的协方差 cov(X, Y),以与矢量 X 的“协方差”概念相区分,矢量 X 的“协方差”是 X 的各标量成分之间的协方差矩阵.

1.distributed job      distributed job是一种比較简单的并行任务.假定用户须要完毕一组作业.各个计算作业之间是独立的.并且相互之间不须要进行数据通信.这意味着各个作业的运行顺序不影响终于的运行结果. 这样的情况下能够採用distributed job完毕此类作业.      distributed job能够通过job manager(集群的scheduler).local scheduler(单机的scheduler)或第三方的scheduler(pbs)运

互相关(cross-correlation)及其在Python中的实现 在这里我想探讨一下“互相关”中的一些概念.正如卷积有线性卷积(linear convolution)和循环卷积(circular convolution)之分:互相关也有线性互相关(linear cross-correlation)和循环互相关(circular cross-correlation).线性互相关和循环互相关的基本公式是一致的,不同之处在于如何处理边界数据.其本质的不同在于它们对原始数据的看法不同.通过这篇文章

Matlab计算机视觉/图像处理工具箱推荐 转载http://cvnote.info/matlab-cv-ip-toolbox/ 计算机视觉/图像处理研究中经常要用到Matlab,虽然其自带了图像处理和计算机视觉的许多功能,但是术业有专攻,在进行深入的视觉算法研究的时候Matlab的自带功能难免会不够用.本文收集了一些比较优秀的Matlab计算机视觉工具箱,希望能对国内的研究者有所帮助. VLFeat:著名而常用 项目网站:http://www.vlfeat.org 许可证:BSD 著名的计算机

最新插件下载地址:Memento.OLW_V1.0.0.2.7z 零.历史更新记录 2016.11.24 1. 修正 cnblog 语法高亮中的 SQL.Perl 语法高亮异常 下载地址:Memento.OLW_V1.0.0.1.7z 2016.11.27 1. 增加 cnblog 页签中 SQL 语法高亮的关键词链接选择: 下载地址:Memento.OLW_V1.0.0.2.7z 持续更新- 一.更新内容 cnblog 页签中增加 Lua 和 Matlab 语法高亮:(SyntaxHighli

一.总体介绍 分析函数如何工作 语法 FUNCTION_NAME(<参数>,…) OVER (<PARTITION BY 表达式,…> <ORDER BY 表达式 <ASC DESC> <NULLS FIRST NULLS LAST>> <WINDOWING子句>) PARTITION子句 ORDER BY子句 WINDOWING子句 缺省时相当于RANGE UNBOUNDED PRECEDING 1. 值域窗(RANGE WINDO

一.更新内容 cnblog 页签中增加 Lua 和 Matlab 语法高亮:(SyntaxHighlight 页签中尚未添加) 增加折叠区域插件,见效果展示: 增加 bat 执行文件,直接拷贝插件所需 dll 文件到指定位置: 增减 OLWPlugins.css 样式文件和 OLWPlugins.js 脚本文件: 测试 Win10/7 32/64 位系统安装使用情况: 优化部分使用体验: 二.更新说明 应 @我要改名叫嘟嘟 和 @船长J.K 两位的需求,尝试了一下 Wilco.SyntaxHig

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进行了一段时间的论文学习后,现在下载了一些代码,准备从OpenCV跟matlab两个方面着手搭建自己的图像分割平台,计划耗时一个月左右的时间! 昨天去西工大,听了一场Graph Asia的报告,里面有个Microsoft的人讲述自己怎么写paper.纠正了我一直以来的一个误区:就是做完实验再写paper,这个是不对的,应该像软件工程的开发流程一样,文档先行才对,一遍写文档一边写代码. 还有一点感悟就是,关于图像分割这块的内容,大家都做的比较多了,怎么样让自己的工作出彩,还有原创性的idea很重要

在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析.这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合.只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归. 模型 一元回归 以房价预测为例,假设存在这样的训练集: m2 Price 123 2250000 86 1850000 76 1280000 179 2860000 120 2050000 123 2350000 90 13

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2.2.1 标题(2019年9月5日) 估计时间差的广义互相关方法 互相关可以表示两个信号的相似程度. 计算:两个信号循环移位相乘再相加,得到的一组互相关值. 相关函数: 何为广义?通用的框架,可以设计多种实现细节? 2.2.2 摘要 最大似然(ML)估计器被用来计算在不相关噪声存在情况下,空间分离的两个传感器接收到的信号之间时间差. 假设:噪声是不相关的,噪声与目标声源信号不相关,噪声与噪声之间也不相关. 这个ML估计器可以由一对接收器预滤波器后跟一个互相关来实现. 后面由公式可知,互相关函数

语法 FUNCTION_NAME(<参数>,…) OVER (<PARTITION BY 表达式,…> <ORDER BY 表达式 <ASC DESC> <NULLS FIRST NULLS LAST>> <WINDOWING子句>) PARTITION子句 ORDER BY子句 WINDOWING子句 缺省时相当于RANGE UNBOUNDED PRECEDING 1. 值域窗(RANGE WINDOW) RANGE N PRECE

Python编程语言简介 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256134.html Python环境搭建及中文编码 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256337.html Python 基础语法 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12257287.html Python 变量类型及变量赋值 https://www.

matlab怎么同时显示imshow 两幅图片 matlab怎么同时显示imshow 两幅图片 方法一:subplot()函数 subplot(2,1,1); subplot(2,1,2); 分上下或者左右显示两张图片... 例如: 原始图片分两个窗口显示: hehe=uint8(hehe); figure(1) imshow(he), title('原始图像');%显示原始图像 figure(2) imshow(hehe), title('SLIC分割k=400,m=40');%显示超像素分割

求助!!用matlab画两个曲面的图 这是我写的程序,但是运行不出来,麻烦帮我修改一下,谢谢!!clearallcloseall[x,y]=meshgrid(0:.1:60);z1=(25*y-25*sqrt(26^2-x^2)+8.5)/(sqrt(26^2-x^2)-7.25);z2=sqrt(3600-120*s...   ============================ clear all close all [x1,y1,z1]=meshgrid(-26:1:26,-100:5

Matlab提供了两种除法运算:左除(\)和右除(/).一般情况下,x=a\b是方程a*x =b的解,而x=b/a是方程x*a=b的解.例:a=[1  2  3; 4  2  6; 7  4  9]b=[4; 1; 2];x=a\b则显示:x=          -1.5000           2.0000           0.5000如果a为非奇异矩阵,则a\b和b/a可通过a的逆矩阵与b阵得到:       a\b = inv(a)*b       b/a = b*inv(a)

MATLAB的两种移位运算: 1)circshift矩阵移位 circshift:循环移位数组 语法:B = circshift(A,shiftize) 说明: B  = circshift(A,shiftize)通过shiftize元素循环移位数组A中的值.shiftize是整数标量的向量,其中第n个元素指定数组A的第n维的移位量.如果移位中的元素为正,则A的值向下(或向右)移位.如果是负数,则A的值向上(或向左)移动.如果为0,则不移动该维度中的值. 示例: 将第一维值向下循环移动1. A

欧式距离定义: 欧式距离公式有如下几种表示方法: MATLAB 求两个矩阵的 欧氏距离 : 如果定义两个矩阵分别为a,b则定义c=(a-b).^2所求距离d=sqrt(sum(c(:)))

想自己动手写一个CNN很久了,论文和代码之间的差距有一个银河系那么大. 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业.然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN.最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了.这里记录一下通过代码对CNN加深的理解. 首先,dataset是MNIST.这里层的概念是指convolution+pooling,有些地方会把convolution和pooling分别作为两层看待. 1.CNN的结构 这个两层CNN的结构如下: 图一