在RLS自适应滤波器的实现过程中,难免不涉及矩阵的求逆运算.而求逆操作双是非常耗时的,一个很自然的想法就是尽可能的避免直接对矩阵进行求逆运算.那么,在RLS自适应滤波器的实现中,有没有一种方法能避免直接求逆运算呢?答案当然是用的:使用矩阵求逆引理来避免对矩阵进行直接求逆. 这里先对矩阵求逆引理做下介绍,也叫做Woodbury矩阵恒等式(或者称做Sherman–Morrison formula,这里统一称矩阵求逆引理)在线性代数中: \[{\left( {A + UCV} \right)^{ -

tag: 信号 signal  sigchld  死锁 堆栈 我们的程序需要捕获信号自己处理,所以尝试对1-32的信号处理(后面33-64的信号不处理).但是在调试代码时,发现一个线程死锁的问题.程序目的:捕获信号,然后打印堆栈. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 伪代码如下: 设置捕获信号函数() {  //设置信号处理函数  sigact.sa_sigaction = T

在数字信号处理中常常需要用到离散傅立叶变换(DFT),以获取信号的频域特征.尽管传统的DFT算法能够获取信号频域特征,但是算法计算量大,耗时长,不利于计算机实时对信号进行处理.因此至DFT被发现以来,在很长的一段时间内都不能被应用到实际的工程项目中,直到一种快速的离散傅立叶计算方法--FFT,被发现,离散傅立叶变换才在实际的工程中得到广泛应用.需要强调的是,FFT并不是一种新的频域特征获取方式,而是DFT的一种快速实现算法.本文就FFT的原理以及具体实现过程进行详尽讲解. DFT计算公式 本文不

nginx出于性能考虑採用类似lib_event的方式,自己对时间进行了cache,用来降低对gettimeofday()的调用,由于一般来说server对时间的精度要求不是特别的高,只是假设须要比較精确的timer,nginx还提供了一个timer_resolution指令用来设置时间精度.详细的机制再后面会做介绍.在ngx_times.c中提供了ngx_time_update()函数来更新时间缓存.另外另一个在信号处理中用来更新cached_err_log_time的ngx_time_sig

语音信号处理之(三)矢量量化(Vector Quantization) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第三个知识点:VQ.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. 矢量量化(VQ,Vector Quantization)是一种极

windows不支持pcntl的多线程(非Unix类系统不支持此模块),pcntl在很久很久之前就听过了,但是一直没有尝试着真正要用它. 这不,遇到socket问题了,看socket,遇到pcntl了,再看看吧.这里是某个人的测试代码: <?php /** * 创建子进程入口 * @author selfimpr * @blog http://blog.csdn.net/lgg201 * @mail lgg860911@yahoo.com.cn * @param $func_name 代表子进程

这个函数在的数字信号处理中用处还是比较广泛的,函数的具体定义如下所示: numpy.dot(a, b, out=None) 该函数的作用是获取两个元素a,b的乘积,表示的含义如下所示: dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m]) 使用方法如下所示: 单个数: >>> np.dot(3, 4) 12 复数: >>> np.dot([2j, 3j], [2j, 3j]) (-13+0j) 二维矩阵: >>>

对于non-restoring方法,主要是用rem和den移位数据比较,rem_d长度为den+nom的总长,den_d长度为den+nom的总长度,rem_d的初始值为{{d_width{1'b0}},nom};den_d的初始值为{1'b0,den,{(n_width-1){1'b0}}}.每次比较,移位同时进行. 除法运算也是数字信号处理中经常需要使用的.在FPGA设计中,通常为了简化算法,通常将除法近似为对数据进行移位操作即除数是2的整数次幂,因为在FPGA中进行移位很容易,比如右移2位

转载请注明出处: http://blog.csdn.net/suool/article/details/38453333 Linux常见信号与处理 基本概念 Linux的信号是一种进程间异步的通信机制,在实现上一种软中断.信号能够导致一个正在执行的进程被异步打断,转而去处理一个突发事件.异步事件不可预知,仅仅能通过一些特定方式预防.或者说,当该异步事件发生时依据原来的设定完毕对应的操作. 信号本质 信号是在软件层次上对中断机制的一种模拟.在原理上,一个进程收到一个信号与处理器收到一个中断请求能够

http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第三个知识点:VQ.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. 矢量量化(VQ,Vector Quantization)是一种极其重要的信号压缩方法.VQ在语音信号处理中占十分重要的地位.广泛应用于语音编码.语音识别和语音合成等领

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

摘要:Fourier transform 是一个强大的概念,用于各种领域,从纯数学到音频工程甚至金融. 本文分享自华为云社区<使用 scipy.fft 进行Fourier Transform:Python 信号处理>,作者: Yuchuan. scipy.fft模块 傅立叶变换是许多应用中的重要工具,尤其是在科学计算和数据科学中.因此,SciPy 长期以来一直提供它的实现及其相关转换.最初,SciPy 提供了该scipy.fftpack模块,但后来他们更新了他们的实现并将其移到了scipy.f

RAC学习笔记 ReactiveCocoa(简称为RAC),是由Github开源的一个应用于iOS和OS开发的新框架,Cocoa是苹果整套框架的简称,因此很多苹果框架喜欢以Cocoa结尾. 在学习ReactiveCocoa之前,先学习一下概念 ReactiveCocoa 是一套开源的基于Cocoa的FRP框架 .FRP的全称是Functional Reactive Programming,中文译作函数式响应式编程,是RP(Reactive Programm,响应式编程)的FP(Functiona

Kalman滤波简介 Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法,原文为:A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems.文章推导很复杂,看了一半就看不下去了,既然不能透彻理解其原理,但总可以通过实验来理解其具体的使用方法. Kalman滤波分为2个步骤,预测(predict)和校正(correct).预测是基于上一时刻状态估计当前时刻状态,而校正则是综合当前时刻的估计状态与观测状态,估计出最优的状态.预测与校正的过程如下: 预

1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题: 1. 比如拿到一个汽车的样本,里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征,也有“英里/小时”的最大速度特征,显然这两个特征有一个多余. 2. 拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单,里面有三列,一列是对数学的兴趣程度,一列是复习时间,还有一列是考试成绩.我们知道要学好数学,需要有浓厚的兴趣,所以第二项与第一项强相关,第三项和第二项也是强相关.那是不是可以合并第一项和第二项呢? 3. 拿到一个样本,特征非常多,而样例特别少,这样用回归去直接拟合非

Atitit 图像处理之理解卷积attilax总结 卷积的运算可以分为反转.平移,相乘,求和.        在图像处理中,图像是一个大矩阵,卷积模板是一个小矩阵.按照上述过程,就是先把小矩阵反转,然后平移到某一位置,小矩阵的每一个小格对应大矩阵里面的一个小格,然后把对应小格里面的数相乘,把所有对应小格相乘的结果相加求和,得出的最后结果赋值给小矩阵中央小格对应的图像中小格的值,替换原来的值.就是上述说到的,反转.平移.相乘.求和.        一般图像卷积就是从第一个像素(小格)开始遍历到最后

1    Unsupervised Learning 1.1    k-means clustering algorithm 1.1.1    算法思想 1.1.2    k-means的不足之处 1.1.3    如何选择K值 1.1.4    Spark MLlib 实现 k-means 算法 1.2    Mixture of Gaussians and the EM algorithm 1.3    The EM Algorithm 1.4    Principal Components

额,原来用 c 写 cgi 的时候用过 fork .那时候 cgi 的生命很短,所以遇到的问题压根没出现过.这次也是更加深入的对 fork 机制进行了一下了解. 参考这里的文档:http://ju.outofmemory.cn/entry/98971 1. 我们都是小僵尸 下面是这次应用的一个 fork 的例子.主进程继续进行数据处理,一定时间后用下面的代码开新进程,并将处理结果发送出去.看起来似乎没什么问题,但是,一定时间后,fork 总是failed...用 ps aux 查看进程列表,列表

问题 1. 比如拿到一个汽车的样本,里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征,也有“英里/小时”的最大速度特征,显然这两个特征有一个多余. 2. 拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单,里面有三列,一列是对数学的兴趣程度,一列是复习时间,还有一列是考试成绩.我们知道要学好数学,需要有浓厚的兴趣,所以第二项与第一项强相关,第三项和第二项也是强相关.那是不是可以合并第一项和第二项呢? 3. 拿到一个样本,特征非常多,而样例特别少,这样用回归去直接拟合非常困难,容易过度拟合.比如北京的房价:假设房子

参考文献:http://blog.csdn.net/xiao__gui/article/details/47341385 方法:使用assembly插件,生成的jar包名为xxx-jar-with-dependencies 指定mainClass会把主类写到MANIFEST.MF文件里 指定jar-with-dependencies会把依赖考到jar包里. <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.mave

PCA作用: 降维,PCA试图在力保数据信息丢失最少的原则下,用较少的综合变量代替原本较多的变量,而且综合变量间互不相关,减少冗余以及尽量消除噪声.   PCA数学原理: 设 是维向量 想经过线性变换得到其中F的各行向量相互独立,即 由于是实对称矩阵,因此存在正交矩阵A满足以上关系,令,即得,得 只根据第一列得出的方程为: 即 即 显然,是相关系数矩阵的特征值,是相应的特征向量. 根据第二列.第三列等可以得到类似的方程,于是 是方程 的p个根,为特征方程的特征根,是其特征向量的分量.   PCA