我们眼中的世界就像皮影戏的大幕布,幕布的后面有无数的齿轮,大齿轮带动小齿轮,小齿轮再带动更小的. 在最外面的小齿轮上有一个小人——那就是我们自己. 我们只看到这个小人毫无规律的在幕布前表演,却无法预测他下一步会去哪. 而幕布后面的齿轮却永远一直那样不停的旋转,永不停歇. ——这就是对傅里叶世界观的描述. 你眼中看似落叶纷飞变化无常的世界,实际只是躺在上帝怀中一份早已谱好的乐章. 下面进入正式环节↓↓↓↓↓↓ 傅里叶公式: 其中: 这就是鼎鼎大名的傅里叶公式! 简单的理解: 每一个信号,在某个特定

转:https://blog.csdn.net/cqfdcw/article/details/84995904 小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取   (Matlab 程序详解) -----暨 小波包分解后解决频率大小分布重新排列问题 本人当前对小波理解不是很深入,通过翻阅网络他人博客,进行汇总总结,重新调试Matlab代码,实现对小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取,供大家参考,后续将继续更新! 本人在分析信号的过程中发现,按照网上所述的小波包分解方法理解

在矩阵分解中. 有类问题比較常见,即矩阵的元素仅仅有0和1. 相应实际应用中的场景是:用户对新闻的点击情况,对某些物品的购买情况等. 基于graphchi里面的矩阵分解结果不太理想.调研了下相关的文献,代码主要实现了基于PLSA的分解方法,具体请參考后面的參考文献 #!/usr/local/bin/python #-*-coding:utf-8-*- import sys import math import numpy as np import string import random "&q

简单而粗暴的方法画任意阶数Bezier曲线 虽然说是任意阶数,但是嘞,算法原理是可以到任意阶数,计算机大概到100多阶就会溢出了 Bezier曲线介绍] [本文代码] 背景 在windows的OpenGL环境中,使用鼠标在屏幕上选点,并以点为基础画出Bezier曲线 初始化 鼠标操作 3阶以内Bezier曲线 n阶Bezier曲线 初始化 创建窗口,初始化大小.显示模式.添加显示和鼠标等回调函数,设置背景颜色等. 完成之后,定义两个全局的int类型的vector 用于存储鼠标在窗口中选择的点.同

理解:如果一个功能,里面比较复杂,代码量比较多,我们就可以把这个功能分解成多个小的method,每个方法实现该功能的一个小小的部分,并且方法命名成容易理解,和方法内容相关的名称,更有助于维护和可读性提高. 详解: 重构前代码: using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace ReflectorDemo

BCNF是比第三范式更严格一个范式.它要求关系模型中所有的属性(包括主属性和非主属性)都不传递依赖于任何候选关键字.也就是说,当关系型表中功能上互相依赖的那些列的每一列都是一个候选关键字时候,该满足BCNF. BCNF实际上是在第三范式的基础上,进一步消除了主属性的传递依赖. 一次Lab的作业题目如下: A luxury car-rental company has been tracking their rental data in a simple spreadsheet, but now

首先,HHT中用到的EMD详细介绍:https://wenku.baidu.com/view/3bba7029b4daa58da0114a9a.html 本文具体参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/40005057 为什么要用EMD? 对于信号的处理,可以是在频域,时域,或者时频域,其中信号在时频处理的方法有小波变换和EMD,但是小波变换是基于指定小波基的分析,一旦指定小波基,就是的分解出来的模式固定,而对于不同信号的分析最好采用不同的小波基以达到最好的处理效果:对应

1. QR 分解的形式 QR 分解是把矩阵分解成一个正交矩阵与一个上三角矩阵的积.QR 分解经常用来解线性最小二乘法问题.QR 分解也是特定特征值算法即QR算法的基础.用图可以将分解形象地表示成: 其中, Q 是一个标准正交方阵, R 是上三角矩阵. 2. QR 分解的求解 QR 分解的实际计算有很多方法,例如 Givens 旋转.Householder 变换,以及 Gram-Schmidt 正交化等等.每一种方法都有其优点和不足.上一篇博客介绍了 Givens 旋转和 Householder

[论文标题]Sparse Probabilistic Matrix Factorization by Laplace Distribution for Collaborative Filtering     (24th-IJCAI ) (Proceedings of the Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2015) ) [论文作者]Liping Jing, PengWa

NLP中关于语音的部分,其中重要的一点是语音信号从背景噪音中分离.比如在一个办公室场景中,有白天的底噪-类似于白噪音的噪音.空调的声音.键盘的啪啪声.左手边45度7米元的地方同事讨论的声音.右手边1.5米远处同事讨论的声音.打印机的声音.各种声音混杂在一起,从自然人的角度来分别,很容易做到区分各种声音. 以自然人的观点来看,不自觉的感知中使用了空间传播模型和声音模式识别,具体的机理暂时没能搞清楚.以一般人的能力看来,区分特定的人的声音是简单从容的,一般只要记得曾经听过即可.且可以在嘈杂的环境中持

clc;close all;clear;fs = 100000;t = 1: 100;x = sin(2*pi*4000* t/fs) + sin(2*pi*40000*t/fs); %db8[Lo_D1, Hi_D1] = wfilters('db1', 'd');%从db1到db8. 滤波器系数个数不同 2[Lo_D2, Hi_D2] = wfilters('db2', 'd');%从db1到db8. 4[Lo_D3, Hi_D3] = wfilters('db4', 'd');%从db1到

题意: 给n(1<n<),求(s1+s2+s3+...+sn)mod(1e9+7).其中si表示n由i个数相加而成的种数,如n=4,则s1=1,s2=3.                         (全题文末) 知识点: 整数n有种和分解方法. 费马小定理:p是质数,若p不能整除a,则 a^(p-1) ≡1(mod p).可利用费马小定理降素数幂. 当m为素数,(m必须是素数才能用费马小定理) a=2时.(a=2只是题中条件,a可以为其他值) mod m =  *      //  k=

摘要:目前经典的统计学分析方法主要有回归分析,Logistic回归,决策树,支持向量机,聚类分析,关联分析,主成分分析,对应分析,因子分析等,那么对于这些经典的分析方法在R中的使用主要有那些程序包及函数呢? 1.线性模型~回归分析:[包]:stats  [函数]:lm(formula, data,  ...)逐步回归:step(lm(formula, data,  ...))回归诊断:influence.measure(lm(formula, data,  ...))多重共线性:kappa(XX

1.背景知识 在讲SVD++之前,我还是想先回到基于物品相似的协同过滤算法.这个算法基本思想是找出一个用户有过正反馈的物品的相似的物品来给其作为推荐.其公式为:

上一篇大概分析了一下FM启动流程,若不了解Fm启动流程的,能够去打开前面的链接先了解FM启动流程,接下来我们简单分析一下FM的搜索频率流程. 在了解源代码之前.我们先看一下流程图: 事实上从图中能够看到,实现搜索频率的功能是在底层CPP文件.java层仅仅操作和更新一些界面(GUI),Java调用JNI实现功能.Java app基本核心,通过方法回调实现a类和b类方法.b类调a类方法信息交互相互控制融为一体.App实现一些JNI接口终于实现核心功能是cpp文件,最后通过Service类(耗时操作

接着上次LU分解的讲解,这次给出使用不同的计算LU分解的方法,这种方法称为基于GaxPy的计算方法.这里需要了解lapapck中的一些函数.lapack中有一个函数名为gaxpy,所对应的矩阵计算公式是:x = Gx + y; 对应的Matlab代码如下: function[L, U] =zgaxpylu(A) %calculate LU decomposition based on Gaxpy operation %the same way as zlu.m but differnt appr

在PHP开发中 json_encode方法使用的频率还是蛮高的. 当数据中出现中文是,经过json_encode后,中文被编码了,不是显示的原中文字符. 可以通过urlencode编码后,在使用json_encode,在输出时再调用urldecode(json_encode('key'=>'中国,你好!')): 这样就会原文输出了. url json后出现双转义字符"\\"的解决方法也是使用urlencode,之后再使用urldecode 如: $result['imgurl']

题目:将一个正整数分解质因数.例如:输入90,打印出90=2*3*3*5. 为了熟悉加强基础练习,搞搞经典小demo..话不多说,直接贴代码,看注释.package www.test;import java.util.Scanner; public class Resovle { public static void main(String[] args) { /** 简单分析: * 如果这个质数恰等于n,则说明分解质因数的过程已经结束,打印出即可. 如果n能被k整除,则应打印出k的值,并用n除

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52098864 非负矩阵分解(NMF,Non-negative matrix factorization) NMF的发展及原理 著名的科学杂志<Nature>于1999年刊登了两位科学家D.D.Lee和H.S.Seung对数学中非负矩阵研究的突出成果.该文提出了一种新的矩阵分解思想--非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)算法,即NMF是在矩阵中所

时间序列分解-STL分解法 [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. STL(’Seasonal and Trend decomposition using Loess‘ )是以鲁棒局部加权回归作为平滑方法的时间序列分解方法. 其中Loess(locally weighted scatterplot smoothing,LOWESS or LOESS)为局部多项式回归拟合,是对两维散点图 进行平滑

在文本主题模型之潜在语义索引(LSI)中,我们讲到LSI主题模型使用了奇异值分解,面临着高维度计算量太大的问题.这里我们就介绍另一种基于矩阵分解的主题模型:非负矩阵分解(NMF),它同样使用了矩阵分解,但是计算量和处理速度则比LSI快,它是怎么做到的呢? 1. 非负矩阵分解(NMF)概述 非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,以下简称NMF)是一种非常常用的矩阵分解方法,它可以适用于很多领域,比如图像特征识别,语音识别等,这里我们会主要关注于它在文本主