在Matlab里,有一个量化函数quantiz,其函数形式有以下三种: 输入变量: sig代表的是原始信号; codebook代表的是量化值的集合; partition是分割向量,代表对量化范围分割等级 . 输出变量: index代表的是按照分割向量构成的区间来划分等级,看原始信号属于哪个等级索引. quants代表的是按照索引取codebook里的量化值,即为原始信号的量化值. 需要注意的是:codebook的向量个数要比partition的向量个数多一个,因为按照下面的Index定义可知:p

作为MATLAB作图方法与技巧(一)的补充 1.绘制二维散点图 ① scatter函数 scatter(x,y,s,c)函数绘制向量x和y的散点图,其中s代表点的大小,c代表点的形状,s和c缺省时为默认值. 例如作x = [4 2 4 8 2 6 7 6 8 4 3 7]和y = [5 9 8 4 3 6 4 78 2 4 6]的散点图,代码如下 x = [4 2 4 8 2 67 6 8 4 3 7]; y = [5 9 8 4 3 64 7 8 2 4 6]; scatter(x,y,20,

神经网络模型量化方法简介 https://chenrudan.github.io/blog/2018/10/02/networkquantization.html 2018-10-02 本文主要梳理了模型量化算法的一些文章,阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程,整理了一些对这些文章的分析和看法. [转载请注明出处]chenrudan.github.io 随着神经网络算法的发展,网络性能虽然越来越强大,但是也耗费了太多的计算资源和内存,为了得到更有效率的网络以及能部署在移动端,近几年神经网络的压

ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法     ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法ReLeQ: An Automatic Reinforcement Learning Approach for Deep Quantization of Neural Networks 量化作为压缩的一种重要手段被广泛应用,而位宽和准确率的矛盾也始终存在.目前解决的方法有如CLIP-Q中的贝叶斯优化器,确定位宽.另一个问题是量化值的选取,在LQ-Net中采取了交替训练的方式. 如果将量化

1 目录 * MATLAB随机数的产生 - Uniform,Normal & Custom distributions * 蒙特卡洛仿真 * 产生股票价格路径 * 期权定价 - 经典公式 - 和蒙特卡洛方法比较 - 方差减小技巧 - Exotic Options * 多变量仿真 - Basket Option - Portfolio Value at Risk 2 重点内容讲解 2.1 蒙特卡洛仿真 - 依赖随机数生成 - rand,randn,randi 注:rand:产生平均分布随机数 ra

有的时候用C#写图像处理方法,比较费事,不如Matlab简单,但是Matlab又做不出WPF那样的好看界面,怎么办呢. 今天正好我要实现这个功能,就顺便写个小例子,给需要的人做个借鉴. 想要用WPF调用Matlab代码,就用到了Matlab生成.DLL文件的功能. 注:我的VS版本是2013,Matlab版本是2012a,两个软件不算新也不算老,应该是现在普遍用的版本 首先,生成Matlab的.DLL文件 在matlab的左下角选择start-matlab-NE-deploytool,或者直接在

一.问题来源 来源于换关键字,从LSH转换为hash检索,这要感谢李某. 二.解析 笔者认为关键思想是数据降维后使用矩阵旋转优化,其他和LSH一样的. 2.1 PCA降维 先对原始空间的数据集 X∈Rn×d 用PCA进行降维处理,设经过PCA降维后的数据集为 V∈Rn×c ,该问题就可以转化为将该数据集中的数据点映射到一个二进制超立方体的顶点上,使得对应的量化误差最小,从而而已得到对应该数据集优良的二进制编码. 对于PCA降维部分,不做详解.设 v∈Rc 为原特征空间中某一数据点经过PCA降维后

Matlab画图 强大的画图功能是Matlab的特点之中的一个,Matlab提供了一系列的画图函数,用户不须要过多的考虑画图的细节,仅仅须要给出一些基本參数就能得到所需图形,这类函数称为高层画图函数.此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层画图操作.这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴.曲线.文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,能够通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其它部分. 本章介绍绘制二维和三维图形的高层画图函数以及其它图形控制函数的使用方法,在此基础

下面从折线图.曲面图和图形说明与定制三个方面说明MATLAB作图的一些方法与技巧,注意,文中出现的单引号在MATLAB中实际运行的时候,需要改为MATLAB认可的单引号. 一. 作折线图 1.plot函数    ①以x为横坐标y为纵坐标,作折线图        x = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];y = [5 2 3 5 7 14 10 4 2 3];plot(x,y,':r*');    ②在同一个图中作出多组数据的折线图x1与y1对应,x2与y2对应        x1 =

caffe 用matlab解析日志画loss和accuracy clc; clear; % load the log file of caffe model fid = fopen('log-previous-insulator.txt', 'r'); tline = fgetl(fid); accuracyIter =[]; accuracyArray =[]; lossIter = []; lossArray = []; %record the last line lastLine = ''

在Matlab中我们经常能看到Java的影子,即面向对象编程(Object Oriented Programming,OOP). 以Turbo编码为例: hTEnc = comm.TurboEncoder('TrellisStructure',poly2trellis(4, [13 15],13),'InterleaverIndices',intrlvrIndices); 上面的语句生成了一个Turbo编码器对象(Object),该对象包含了两个“属性”,需添加单引号,其后跟随的即为该属性的值.

导言 新的CNN网络的提出,提高了模型的学习能力但同时也带来了学习效率的降低的问题(主要体现在模型的存储问题和模型进行预测的速度问题),这使得模型的轻量化逐渐得到重视.轻量化模型设计主要思想在于设计更高效的"网络计算方式"(尤其针对卷积方式),从而不损失网络性能的前提下,减少网络计算的参数.本文主要介绍其中的一种--MobileNet[1](顾名思义,是能够在移动端使用的网络模型). 深度可分离卷积 MobileNet实现模型轻量化的核心是depth-wise separable co

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

1. 向量化. 尽量少用for循环. 2. 循环竖着走比横着走快. 3. 内置函数也有优化的空间 不少内置函数都有大量的error check.直接用profiler找出真正干活的.不少内置函数在网上都有人提供了更快的版本的,当然功能弱一些,正好符合提速的需求. 4. 尽量给不要修改函数的变量 利用copy on write的特点,丢进函数的变量能不对其修改就不要修改. 5. 少使用Matlab进行类似数据库的操作 matlab就是个高级计算器,不要拿干来处理文件,往数据库里塞数据这种活.eva

1.利用指令plot绘制圆的参数方程x = sin(t),y = cos(t),(0<=t<=2*pi)的曲线图. 代码如下 t = linspace(0,2*pi,100); x = sin(t);y = cos(t); f = x + i*y; plot(f); axis('square'); 其中axis中的参数为square表示图形示以正方形的形式显示. 2.figure命令 figure(i)有两种不同的功能 ①若没有第i个图形窗口,则新建第i个图形窗口 ②若有第i个图形窗口,则将第

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

matlab和c++混合编程---方法和步骤 matlab和c++混合编程---matlab和vs的环境配置问题 摘要:Matlab具有很强的数值计算和分析等能力,而C/C++是目前最为流行的高级程序设计语言,两者互补结合的混合编程在科学研究和工程实践中具有非常重要的意义.从Matlab调用C/C++代码及C/C++调用m文件两方面,深入地研究了它们之间混合编程的原理和实现机制,并且给出了具体条件下的混合编程方法和步骤.实验表明,给出的Matlab与C/C++混合编程接口及应用方法是有效.实用的

Matlab实现均匀量化 首先读入一个音频文件的前200个点,如果音频通道大于1则只取一个通道,滤掉其余的 得到音频文件的最大值和最小值,最大值和最小值的差除以2的4次方即16得到量化电平的端点间隔. 从最小值开始每次加量化电平端点间隔进行量化,最大值之上补一个边界,方便判断. Mid Riserd 量化方法 遍历量化区间,如满足某一区间,则取其区间的中点进行量化,并进行下一个点 Mid Tread量化方法 遍历量化电平正负半个端点间隔,如满足该区间,则取该量化端点 输出两者和原来信号进行对比分

MATLAB入门教程   1．MATLAB的基本知识 1-1.基本运算与函数    在MATLAB下进行基本数学运算,只需将运算式直接打入提示号(>>)之後,并按入Enter键即可.例如: >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans,代表MATLAB运算後的答案(Answer)并显示其数值於萤幕上. 小提示: ">>"是MATLAB的提示符号(Prompt),但在PC中文视窗系统

(一)数值积分 一.数值积分的MATLAB实现方法: 1.变步长辛普生法(quad)法: (1)调用格式: [I,n]=quad('fname',a,b,tol,trace); fname是被积函数: a,b是积分上下限: tol来控制积分精度,默认为0.001: trace控制是否展现积分过程,默认为0,不展现:若trace≠0,则展现. (2)fname使用的两种方法: 建立函数文件: function f=fesin(x) f=--; 另一种则是使用内联函数(据说14后的版本会删除这个):