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.

数字信号处理应用的几个基本序列: 1 单位样本序列 function mainImseq() clc clear disp('生成抽样序列'); y=imseq(,,); %调用样本函数,此时序列下标以1开头(~5之间5个数,下标为1的抽样值为1) %子函数imseq:抽样函数 function [x,n]=imseq(n0,n1,n2) n=[n1:n2]; x=[(n-n0) == ] 2 单位阶越序列 产生u(n) function mainImseq() clc clear disp('

这个是原先AC的代码,但是目前最后一个样例会超内存,也就是开不了两个数组来保存两个序列了,意味着我们只能开一个数组来存,这就需要利用到两个数组都有序的性质了. #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <string.h> #include <cmath> #include <queue> using namespace std; /* 水死

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

NetEQ使得WebRTC语音引擎能够快速且高解析度地适应不断变化的网络环境,确保了音质优美且缓冲延迟最小,其集成了自适应抖动控制以及丢包隐藏算法. WebRTC和NetEQ概述 WebRTC WebRTC (Web Real-Time Communications) 是一项实时通讯技术,它允许网络应用或者站点,在不借助中间媒介的情况下,建立浏览器之间点对点(Peer-to-Peer)的连接,实现视频流和(或)音频流或者其他任意数据的传输.WebRTC包含的这些标准使用户在无需安装任何插件或者第

有两个序列a,b,大小都为n,序列元素的值任意整形数,无序:要求:通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小. 1. 将两序列合并为一个序列,并排序,得到sourceList2. 拿出最大元素Big,次大的元素Small3. 在余下的序列S[:-2]进行平分,得到序列max,min4. 将Small加到max序列,将Big加大min序列,重新计算新序列和,和大的为max,小的为min. 如下,提供递归版本和迭代版本的解体思路: #!/usr/bin/env py

原创循环卷积代码,转载需注明出处 线性卷积与循环卷积的比较 实验目的和要求 掌握循环卷积和线性卷积的原理,与理论分析结果比较,加深理解循环卷积与线性卷积之间的关系. 实验内容和步骤 1) 已知两序列X(n) =   ;  h(n)=: 求两序列的线性卷积和它们的 N 点循环卷积: 2)设计一个GUI小软件,对N进行设定和调整,显示的序列(用stem 画出)时域信号图,线性卷积和N点循环卷积的时域结果图,要求N改变结果图也随之改变: 3)总结归纳循环卷积与线性卷积之间的关系. 实验要求 1) 提供

代码: %% ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ %% Output Info about this m-file fprintf('\n***********************************************************\n'); fprintf(' <DSP using MATLAB> Problem 5.33 \n\n'); ba

昨晚手机在看X信的时候突然黑屏,开机重启都没反应,今天维修师傅说使用时间太长了,还是买个新的吧,心疼银子啊! 这里只放前两个小题的图. 代码: 1. %% +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ %% Output Info about this m-file fprintf('\n******************************************

同样可参考: http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5889419 http://wenku.baidu.com/link?url=pEBtVQFzTx0I9T9vr01WS6_NmOY7EylNwa-suKpx3ab1YZfL4QvYsPt2chXyvXOvU3bBa_CrTOaZ0QV_KmcMCmTrqXvZQNKy-cLHQ8J2Y0q 转自:https://www.douban.com/note/267043565/ 测量相关程度的相关系

题意:给一个序列nums,要求返回一个序列ans,两序列元素个数相同,ans第i个元素就是除了nums[i]之外所有的数相乘之积. 思路:时间O(n),额外空间O(0). 第一次扫一遍,处理nums[0~i-1]的积作为ans[i],这样的ans[i]就得到了i之前所有数之积,那么只剩下i后面所有数之积. 第二次从后往前扫,跟第一次的做法一样,但是这次得开个临时变量存储积了. class Solution { public: vector<int> productExceptSelf(vect

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

序列变换 alpq654321 (命题人)   基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 40 lyk有两序列a和b. lyk想知道存在多少对x,y,满足以下两个条件. 1:gcd(x,y)=1. 2: a[b[x]] = b[a[y]] .   例如若a={1,1,1},b={1,1,1}.那么存在7对,因为除了x=2,y=2或x=3,y=3外都满足条件. Input 第一行一个数n(1<=n<=100000). 接下来一行n个数,表示ai(1<=ai<=n).

安装clustalw很简单,不提了. 找了几个蛋白序列进行比对,命名为dm.fasta 1.输入 ./clustalw2  进入交互模式 2.选择1 并输入文件名字 3.输入2, 进行多序列比对 4.如果要修改输入格式,则点9 5.若要输出格式为phylip,则点4,并关闭1 6.按下回车,后退 7.选择1进行比对, 因为phylip输入文件为名infile, 所以这里直接改名字infile,并退出软件即可 安装phylip 减压后,进入src 并输入 make -f Makefile.unx

题目:输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个栈是否为该栈的弹出顺序.假设压入栈的所有数字都不相等.例如序列1,2,3,4,5是某个栈的压入顺序,序列4,5,3,2,1是该栈序列的一个弹出序列,但是4,3,5,1,2就不是其弹出序列.(两序列长度相同) 思路:主要是栈的压入和弹出序列 借用大神链接: https://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4779755.html 为此我们加入一个辅助栈,在将压入顺序矩阵依次压入辅助栈的同时,判断其栈顶元素是否

Question 例题3-5 环状序列(CircularSequence,ACM/ICPC Seoul 2004,UVa1584) 长度为n的环状串有n种表示方法,分别为从某个位置开始顺时针得到,在这些排列中字典顺序最小的称“最小表示”. 如CTCC的最小表示为CCCT,CGAGTCAGCT的最小表示为AGCTCGAGTC. 提示:对于两个字符串,从第一的字符开始比较,当某一个位置的字符不同时,该位置字符较小的串,字典序小,如果一个字符串没有更多的字符,但是另一个字符串还没结束,则较短的字符串的

一.相关性分析 1.简介 计算两个系列数据之间的相关性是统计中的常见操作.在spark.ml中提供了很多算法用来计算两两的相关性.目前支持的相关性算法是Pearson和Spearman.Correlation使用指定的方法计算输入数据集的相关矩阵.输出是一个DataFrame,其中包含向量列的相关矩阵. 2.代码实现 package ml import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.ml.linalg.{Matr

所有内容都在python源码和注释里,可运行! ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要的python的部分语法说明: # 5.增加了对

问题一:以下的代码的输出将是什么? 说出你的答案并解释. class Parent(object): x = 1 class Child1(Parent): pass class Child2(Parent): pass print Parent.x, Child1.x, Child2.x Child1.x = 2 print Parent.x, Child1.x, Child2.x Parent.x = 3 print Parent.x, Child1.x, Child2.x 答案 以上代码的

问题一:以下的代码的输出将是什么? 说出你的答案并解释. class Parent(object): x = 1 class Child1(Parent): pass class Child2(Parent): pass print Parent.x, Child1.x, Child2.x Child1.x = 2 print Parent.x, Child1.x, Child2.x Parent.x = 3 print Parent.x, Child1.x, Child2.x 答案 以上代码的

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b357b300100gre9.html M-JPEG VS MPEG http://blog.csdn.net/bluesky_sunshine/article/details/6182721 M-JPEG(Motion- Join Photographic Experts Group)技术即运动静止图像(或逐帧)压缩技术,广泛应用于非线性编辑领域可精确到帧编辑和多层图像处理,把运动的视频序列作为连续的静止图像来处理,这种压缩方式