目录 网络流量预测入门(一)之RNN 介绍 RNN简介 RNN 结构 RNN原理 结构原理 损失函数$E$ 反向传播 总结 参考 网络流量预测入门(一)之RNN 介绍 了解RNN之前,神经网络的知识是前提,如果想了解神经网络,可以去参考一下我之前写的博客:数据挖掘入门系列教程(七点五)之神经网络介绍 and 数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST 这篇博客介绍RNN的原理,同时推荐大家去看李宏毅老师的课程:ML Lecture 21-1: Recu

参考资料:<信号与系统(第二版)> 杨晓非 何丰 从傅里叶级数到傅里叶变换 通过分析连续周期信号的周期与频谱的关系,当周期趋于无穷大的时候,周期信号变成非周期信号.从频谱分析观点来看,当T增加时,基波频率变小,离散谱线变密,频谱幅度变小,当周期T趋于无穷大的时候,离散频谱就会连成一片变成面频谱,并且从平面消失,这时候傅里叶级数也就没有了意义. 虽然当周期趋于无穷大时,相邻谱线的间隔.频率分量的幅度都趋于无穷小,但是之间保持一定的比例关系,这里引入频谱密度的概念: 频谱密度是相对于频率f而不是角

关于MATLAB实现连续信号的频谱分析,以正余弦波信号频谱分析为例分析如下: 1.含有频率f ,2f和3f的正弦波叠加信号,即: 其中,f =500Hz.试采用Matlab仿真软件对该信号进行频谱分析. 注:以频率Fs=8kHz对该信号进行采样. 对于x(t)进行频谱分析: 令A=1,T=0.01s,对f=500Hz,Fs=8KHz MATLAB代码实现如下: f=500; fs=8000; T=0.01; n=round(T*fs); %采样点个数: t=linspace(0,T,n); x=

一.实验目的: 1.掌握傅立叶级数(FS),学会分析连续时间周期信号的频谱分析及MATLAB实现: 2.掌握傅立叶变换(FT),了解傅立叶变换的性质以及MATLAB实现. 二.利用符号运算求傅里叶级数的系数 1.复习几个函数: F1=int(f,v,a,b) - 对f表达式的v变量在(a,b)区间求定积分 F2=subs(s,OLD,NEW)-用新变量NEW代替S中的指定变量OLD. F3=vpa(x,n) : 显示可变精度计算:x为符号变量,n表示要精确计算的位数. 2.周期函数的傅里叶级数的

这部分内容就是copy下来的,网上到处都有.先看看接口啥样子,在详细说明 接口定义copy http://blog.csdn.net/ce123/article/details/6929897.百度文库里面很多文章中也是一样的说明 信号分类 SYSCON模块信号 CLK_O:输出信号,系统时钟,作为MASTER和SLAVE的时钟输入:RST_O: 输出复位信号,作为MASTER和SLAVE的复位输入,使得WISHBONE接口内部的状态机全部恢复到起始态. MASTER和SLAVE的共有信号 CL

一.前言 如果你仔细观察,工作和生活中充满了周期现象:旁边linux driver工程师在调试audio driver的时候播放的1kHz的正弦信号,周末去公园游玩,游船推开水面的波纹,硬件工程师调试硬件电路的时候,示波器显示出来的晶振方波信号…… 所谓周期现象具体包括时间上的周期现象和空间上的周期现象.1kHz的audio当然是时间上的周期信号,而水面的波形就是空间上的周期现象.对于空间上的周期现象,实际上就是一个pattern不断的重复. 对于一个普通的人,我们可以感知时间的流逝,也可以感知

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_636a55070101vs2d.html 转自:http://blog.csdn.net/tiany524/article/details/17048069 首先感谢上述两位博主的详细讲解. 虽然内容有点长,但是分析的很全面,各种实例应用基本都考虑到了. 本文将从以下几个方面来阐述信号: (1)信号的基本知识 (2)信号生命周期与处理过程分析 (3) 基本的信号处理函数 (4) 保护临界区不被中断 (5) 信号的继承与执行 (

目前linux中的signal()是通过sigation()函数实现的. 由signal()安装的实时信号支持排队,同样不会丢失. 先看signal 和 sigaction 的区别: 关键是 struct sigaction act; 里面有三个部分,除了 signal函数会关注的 sa_handler 之外, 还有 sa_mask,这里面可以提供阻塞功能(类似于sigprocmask) sigemptyset(&act.sa_mask); sigaddset(&act.sa_mask, 

看懂本文需要读者具备一定的微积分基础.至少开始学信号与系统了本文主要讲解欧拉公式.傅里叶变换的频率轴的负半轴的意义.傅里叶变换的缺陷.为什么因果LTI系统可以被零极图几乎唯一确定等等容易被初学者忽略但对深入理解非常重要的细节问题本文秉承尽量直观的原则,尽量少用纯数学推导,而多用形象直观的物理意义.几何意义.举例作者的审美极度直男癌,本文的排版可能引起很多人不适,但本文的内容一定是亮点作者还没本科毕业,水平有限,读者如发现本文的错误.读不懂的地方,恳请提出全文原创,转载请标明出处 信号与系统是电子

目录 一.前言 二.傅里叶变换 1.傅里叶级数 2.傅里叶级数系数求解 2.1.求解方法 2.2.三角函数的正交性 2.3.系数求解过程 2.4.关于傅里叶级数的个人感悟 3.引入复指数 4.总结 三.离散傅里叶变换(DFT) 1.离散傅里叶变换的求解 2.C语言实现 3.引入复指数 4.什么是复平面 5.为什么DFT表达式里是负的 6.总结 四.快速傅里叶变换(FFT) 五.总结 一.前言 说来惭愧,本科专业是测控技术与仪器,四舍五入也算个电子信息人(虽然我不怎么承认,毕竟本科也没怎么听课,天

离散余弦变换 由于实信号傅立叶变换的共轭对称性,导致DFT后在频域中有一半的数据冗余.离散余弦变换(DCT)在处理实信号时比离散傅立叶(DFT)变换更具优势.在处理声音信号这类实信号时,DFT得到的结果是复功率谱,其结果中的一半数据是没利用价值的.相比之下,DCT得到的结果是实谱,从而节省了不必要的运算. 一个序列的DFT就是将其周期拓展后取其DFS系数的一个周期.如果序列的开始及结尾处的幅值差异较大,那么这个周期拓展的序列便会有较多的高频分量. 而序列的DCT(实序列)相当于一个长度是它两倍的

BERT 课程笔记 1. 传统方案遇到的问题 BERT的核心在于Transformer,Transformer就类似seq2seq网络输入输出之间的网络结构. 传统的RNN网络:最大的问题,因为不能并行计算,所以往往深度不够. 传统的word2vec:同一个词一经训练词向量便确定了下来,缺乏适应不同语境的灵活性. 2. 注意力机制的作用 注意力机制的作用是能够体现句子中的重点词,而不是把所有词都同等看待.类似图右体现的关注热点区域. self-attention举例:两个句子中it的指代是不同的

设计一个12V转3.3V,输出电流30mA的电源电路,由于项目对转化效率要求较高,所以不能采用低压差线性稳压LDO的方案.经过对比,TOREX的XC9264效率在此转化条件下效率可做到85%以上,比MPS等厂家同类型芯片效率做得高很多. 特性: 输入电压范围:3-18V(极限值20V) FBVoltage: 0.75V 开关频率:500kHz,1.2MHz,2.2MHz 输出最大电流:0.5A 控制模式:PWM/PFM 软启动时间:由RC调节 保护:过流保护.内部锁定机制.热关机 输出.输入采用

五一假期已过,大家是否还像五一五二五三那样快乐呢??答案就交给你们自己寻找了哈..说到五一..就从五一开始的那一刻起..就开始计时着..到五一假期结束..呵呵..在这里,智商和情商比我高的人估计又猜到我要说什么了..关于日期,关于时间.STM32也提供了强大的RTC模块..至于RTC模块到底是哪三个英文单词的缩写,我就不说了.好了,言归正传.这个语气.请大家想想周星驰唐伯虎点秋香当中华安与对穿王的对白:我俩...言归正传: 在这里.先别急,咱们来看看一般的RTC模块(芯片): 1. 描述:RTC

由于其他事情耽误,这个翻译现在才完成.接上篇—— 4 瘦客户端核心库架构 由于AllJoyn瘦客户端核心库(AJTCL)必须运行在那些功耗受限.计算能力有限.资源紧缺的设备上,因此它无法像运行在通用型计算机系统上那样使用和AllJoyn标准核心库(AJSCL)一样的架构. 一个AJSL或服务进程的分层结构如图3所示.<Introduction to the AllJoyn Framework>一文描述了这些层次结构的更详尽细节.需要特别注意的是, 每个Alljoyn客户端或服务器程序都会以这种

转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358 作者:Heinrich 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358 来源:知乎 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 作 者:韩 昊 知 乎:Heinrich 微 博:@花生油工人 知乎专栏:与时间无关的故事 谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师,柳晓鸣老师,王新年老师以及张晶泊老师. 转载的同学请保留上面这句话,谢谢.如果还能保留文章来源就更感激

转载自http://blog.csdn.net/orbit/article/details/17210461 2012年9月的时候,一个南京的大学生从电视台播放的一段记者采访360总裁周鸿祎的视频中破解了周鸿祎的手机号码,一时间被网络热炒.后来,又听说某人买车的时候使用电话银行付款,结果被人录下声音,破解了银行卡号和密码,导致存款被盗.最近居委会在小区里散发传单,提醒一种新的诈骗方式:电话听音破密码诈骗.各种网络和媒体对这些事情炒作的很热闹,但是趋于两种极端,要么将其说的出神入化,要么将其贬的一

转载:http://www.cnblogs.com/BitArt/archive/2012/11/24/2786390.html 很多同学学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DFT,DTFT,DFS,FFT,FT,FS等,FT和FS属于信号与系统课程的内容,是对连续时间信号的处理,这里就不过多讨论,只解释一下前四者的关系. 对于初学数字信号(Digital Signal Processing,DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信

来源:学步园 FFT(Fast Fourier Transform,快速傅立叶变换)是离散傅立叶变换的快速算法,也是我们在数字信号处理技术中经常会提到的一个概念.在大学的理工科课程中,在完成高等数学的课程后,数字信号处理一般会作为通信电子类专业的专业基础课程进行学习,原因是其中涉及了大量的高等数学的理论推导,同时又是各类应用技术的理论基础. 关于傅立叶变换的经典著作和文章非常多,但是看到满篇的复杂公式推导和罗列,我们还是很难从直观上去理解这一复杂的概念,我想对于普通的测试工程师来说,掌握FFT的

在FPGA设计中,分频是很常用的一个基本功能,一般来说,如果需要偶数分频即2次幂的整数倍,这个就很简单了,如2.4.8.16.32.64等这些以2的整数倍的. 这里说的是奇数倍分频,如时钟是100MHz,需要一个20MHz的输出频率,那么就需要5次分频,那么问题来了,安装2分频的方法:100/2=50,50/2=25,只能等到一个25MHz的频率,显然这种方法是不可行的,那么就需要奇数分频了. 1.做个模为5的计数器, 2.做两个个信号a,b.在模1的计数下,前2个周期信号a为高电平,后3个周期

目录 . Linux通信机制分类简介 . 控制机制 0x1: 竞态条件 0x2: 临界区 . Inter-Process Communication (IPC) mechanisms: 进程间通信机制 0x1: 信号(Signals) 0x2: 管道(Pipes) 0x3: 套接字(Sockets) 0x4: System V通信机制(System V IPC Mechanisms) . 多线程并行中的阻塞和同步 0x1: CPU指令集提供的原子操作(Atomic) 0x2: 操作系统提供的原子