导向矢量是阵列天线的所有阵元对具有单位能量窄带信源的响应. 由于阵列响应在不同方向上是不同的,导向矢量与信源的方向是相互关联的,这种关联的独特性依赖于阵列的几何结构.对于同一阵元阵列,导向矢量的每一个元素具有单位幅度. ------------- [参]:阵列导向矢量在智能天线自适应算法中的应用

熟悉c风格的矩阵定义,那么用纯c++特性vector如何定义一个矩阵呢? # include<vector> # include <iostream> int main() { using namespace std; vector<vector<); ; ; i < ; i++) { array[i].resize(COL); } array[][] = ; cout << ][] << endl; cout << "

               本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 前言 本文开始一一介绍Math.NET的几个主要子项目的相关功能的使用.今天先要介绍的是最基本Math.NET Numerics的最基本矩阵与向量计算. 如果本文章资源下载不了,或者文章显示有问题,请参考 本文原文地址:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4265406.ht

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(02)矩阵向量计算 开源Math.NET基础数学类库使用系列文章总目录:   1.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(一)综合介绍    2.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(二)矩阵向量计算    3.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(三)C#解析Matlab的mat格式   4.开源.NET基础数学类库使用Math.NET(四)C#解析Matrix Marke数据格式   5.开源.NET基础数学类库使用M

转自 :  http://blog.csdn.net/u011253874/article/details/43115447 <span style="font-size:14px;">#R语言备忘录三# #数组array和矩阵matrix.列表list.数据框dataframe #数组 #数组的重要属性就是dim,维数 #得到4*5的矩阵 z <- 1:12 dim(z) <- c(3,4) z #构建数组 x <- array(1:20, dim = 

转载:https://blog.csdn.net/u012507022/article/details/50979011?utm_source=blogxgwz5 最近在写Opencv程序,用到离散小波变换,但Opencv没有提供离散小波变换函数.但找到了离散小波变换函数的C++程序,发现在C++中,可以用 vector<vector<double>> 来表示矩阵.   int Height = 200;   int Width = 400;   vector<vector&

1.返回值 vector为向量,返回行或列的最大值的索引号: vector为矩阵,返回值是向量,返回每行或每列的最大值的索引号. 2.参数 vector为向量或者矩阵 axis = 0 或1 0:返回vector中每列的最大值的索引号 1:返回vector中每行的最大索引号 3.例子 import numpy as npimport tensorflow as tfa=np.array([[1,2,3]])with tf.Session() as sess:    print(sess.run(

作者:桂. 时间:2017-03-24  06:52:36 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6609317.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ [读书笔记03] 前言 西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版,上一篇看到维纳滤波基本形式:最优化问题,且无任何条件约束.这次看到有约束的部分,简单整理一下思路: 1)拉格朗日乘子法: 2)线性约束最小方差滤波器(Linearly constrained minimum-variance,LC

作者:桂. 时间:2018-04-24  22:04:52 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8934373.html 前言 本文为Jacobi并行拆解一文的补充,给出另一种矩阵运算的思路. 一.算法流程 对于复数相关矩阵R,通过矩阵变换,在维度不变的情况下,转化为实数矩阵: 对于MUSIC算法,该思路可以降低Jacobi运算复杂度.额外的操作仅仅是少量的乘法操作,即耗费少量硬件资源换取更快速的处理时间. 直接复数转实数,需要将nxn的矩阵扩展为2n

基于多重虚拟扩展阵列的宽带信号DOA估计[1]. 宽带DOA估计是阵列信号处理领域的一个重要研究方向.在DOAs估计的实际应用中,信号总是会被噪声破坏,在某些情况下,源信号的数量大于传感器的数量,因此不能通过一些传统的算法正确地解决源问题.文中提出了一种将空间重采样和四阶累积量相结合的宽带DOAs方法——多重虚拟扩展阵列(MVEA).在信源个数大于传感器个数的情况下,MVEA能够正确地找到宽带源的方向,通过空间重采样和四阶累积量的虚拟扩展,MVEA获得了比仅采用空间重采样虚拟扩展(SRVE)的方

自然语言处理 -->计算机数据 ,计算机可以处理vector,matrix 向量矩阵. NLTK 自然语言处理库,自带语料,词性分析,分类,分词等功能. 简单版的wrapper,比如textblob. import nltk nltk.download() #可以下载语料库等. #自带的语料库 from nltk.corpus import brown brown.categories() len(brown.sents()) # 多少句话 len(brown.words()) # 多少个单词

theano中的dimshuffle函数用于对张量的维度进行操作,可以增加维度,也可以交换维度,删除维度. 注意的是只有shared才能调用dimshuffle() 'x'表示增加一维,从0d scalar到1d vector (0, 1)表示一个与原先相同的2D向量 (1, 0)表示将2D向量的两维交换 ('x', 0) 表示将一个1d vector变为一个1xN矩阵 (0, 'x')将一个1d vector变为一个Nx1矩阵 (2, 0, 1) -> AxBxC to CxAxB (2表示第

有感于最近接触到的一些关于深度学习的知识,遂打算找个东西来加深理解.首选的就是以前有过接触,且火爆程度非同一般的word2vec.严格来说,word2vec的三层模型还不能算是完整意义上的深度学习,本人确实也是学术能力有限,就以此为例子,打算更全面的了解一下这个工具.在此期间,参考了[1][2][3]的博文,尤其以[1]的注释较为精彩.本文不涉及太多原理,想要对word2vec有更深入的了解,可以阅读Mikolov在2013年的两篇文章[4][5].同时文献[6]对word2vec中的模型和一些

IplImage, CvMat, Mat 的关系 转载来源:http://www.cnblogs.com/summerRQ/articles/2406109.html opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化.而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,opencv对其中的图像操作(缩放.单通道提取.图像阈值操作等)进行了优化.在o

opencv学习笔记(一)IplImage, CvMat, Mat 的关系 opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化.而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,opencv对其中的图像操作(缩放.单通道提取.图像阈值操作等)进行了优化.在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的,但是,IplImage类型与CvMat类

最近在用Matlab处理图像,现在要做的是将其用C++语言进行翻译,由于要进行大量的矩阵计算,就研究了一下可以进行矩阵计算的开源库,详细的介绍可以参照http://my.oschina.net/cvnote/blog/165340,我从中选择了Eigen进行了一番学习,现在对里面一些基础知识做一下小结.以下内容可以看做它官方在线文档的一个学习笔记,粗略看看还是感觉很强大的,而且由于只包含头文件,方便跨平台使用,打算去使用一下.详细内容可以参照官方文档:http://eigen.tuxfamily

一.图像读写与简单处理 1. Mat cv::imread(const String& filename, int flags=IMREAD_COLOR). imread函数加载filename图像,读入时,原始图像数据不可被修改. flags可取的值如下:IMREAD_UNCHANGED(原始图像是什么,读入的就是什么), IMREAD_GRAYSCALE(始终将图像转换为单通道灰度图像), IMREAD_COLOR(始终将图像转换为三通道BGR彩色图像), IMRAD_ANYDEPTH, I

学习了几天,发现mat比IplImage,cvmat 好用太多了. 不知道确切的原文出处,我是转自新浪的一篇博文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_534497fd01015k7z.html(原创作者如果看到,请提醒我,我会写明原作者) opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化.而CvMat和IplImage类型

题目描述请参考博客http://blog.csdn.net/sinat_30186009/article/details/52356053,在此表示感谢. 基本思路参考了以上文章,但是上面文章中的算法是java版,这是次要的,主要的问题是算法用的是原始递归思想,这样会造成计算量及其大,时间复杂度为O(n^2). 本文旨在用C++语言解决上述问题,并且在递归的基础上进行改进,使得时间复杂度降为O(n).其中n为高度矩阵的元素个数即row*col. 代码说明: 输入: 高度矩阵行数: row 高度矩

遇见C++ AMP:在GPU上做并行计算 Written by Allen Lee I see all the young believers, your target audience. I see all the old deceivers; we all just sing their song.– Marilyn Manson, Target Audience (Narcissus Narcosis) 从CPU到GPU 在<遇见C++ PPL:C++的并行和异步>里,我们介绍了如何使用