噪声 因子 系数
轮廓系数、方差比、DB指数（三种常见的聚类内部评价指标）
1 引言 在之前的一篇文章（https://www.cnblogs.com/emanlee/p/17742869.html）中掌柜详细介绍了聚类算法中几种常见的评估指标，包括纯度（准确率）、精确率、召回率、兰德系数和F值等。虽然这些评价指标都能很好的评估聚类结果的优劣，但是它们都有着一个共同的缺点， ......
力扣-2427-公因子的数目
给你两个正整数 a 和 b ，返回 a 和 b 的 公 因子的数目。 如果 x 可以同时整除 a 和 b ，则认为 x 是 a 和 b 的一个 公因子 。 示例 1： 输入：a = 12, b = 6输出：4解释：12 和 6 的公因子是 1、2、3、6 。示例 2： 输入：a = 25, b = ......
向信号中添加指定信噪比dB的高斯白噪声做法
1、Matlab 直接调用函数awgn: https://ww2.mathworks.cn/help/comm/ref/awgn.html#mw_c6871974-86ae-4fe3-a574-c5c7da623e38 2、Python def awgn(signal, desired_snr, s ......
基于TOTP算法的Github两步验证2FA(双因子)机制Python3.10实现
从今年(2023)三月份开始，Github开始强制用户开启两步验证2FA(双因子)登录验证，毫无疑问，是出于安全层面的考虑，毕竟Github账号一旦被盗，所有代码仓库都会毁于一旦，关于双因子登录的必要性请参见：别让你的服务器(vps)沦为肉鸡(ssh暴力破解)，密钥验证、双向因子登录值得拥有。 双因 ......
音视频基础知识｜ANS 噪声抑制原理解析
在上一期课程《音视频开发进阶课程|第二讲：回声消除》中，我们接触了音频前处理的概念，还认识了音频前处理的三剑客之一 AEC 回声消除。今天，我们继续来认识三剑客中的第二位：噪声抑制 ANS (Ambient Noise Suppression)。 经常被卷入在线会议的你，想必也曾抱怨过：“太嘈杂 ......
手把手教你实现法玛三因子模型
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 关于法玛三因子模型 法玛三因子模型（Fama-French Three-Factor Model）是一种资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，CAPM）的扩展，用于解释 ......
【模板】多项式乘法、乘法逆、除法、取模、常系数齐次线性递推
以下代码必须开 -O2 #include <algorithm> #include <cassert> #include <cstdio> #include <cstring> #include <vector> using namespace std; #ifdef LOCAL #define d ......
VINS中的IMU因子（一）
VINS中的IMU因子（一） 在这篇文章中我们分析一些VINS中对于IMU因子的处理和构建方式。首先来看一下再 estimator类中关于预积分因子的几个重要成员变量。pre_integrations 存储了滑动窗口中相邻两帧之间的预积分增量。acc_0，gyr_0则保存了当前时刻的角速度和加速度值 ......
在Python中创建相关系数矩阵的6种方法
相关系数矩阵（Correlation matrix）是数据分析的基本工具。它们让我们了解不同的变量是如何相互关联的。在Python中，有很多个方法可以计算相关系数矩阵，今天我们来对这些方法进行一个总结 Pandas Pandas的DataFrame对象可以使用corr方法直接创建相关矩阵。由于数据科 ......
SCI期刊影响因子(Journal Impact Factor,简称JIF)
SCI期刊影响因子(Journal Impact Factor,简称JIF)是指某一期刊在特定年份内被引用的次数(包括引用期刊内的文章和其他期刊对该期刊的引用),除以该期刊在同一年发表的总论文数目。该值反映了该期刊上一年发表的论文平均被引用的频率。 全球公认的期刊学术影响力评价指标 影响因子 Imp ......
雷达基础知识详细解析--------旋转因子、频率分辨率、最大可观测频率、窗函数和频谱泄露、补零操作、非相干积累
一、背景 这两天看见一个公众号上写的大疆的雷达笔试题。不看不知道，一看吓一跳，基本上快全忘完了，于是赶紧补习补习，我怕到时拿着他的微冲突突我（哈哈）。本文主要是对一些雷达的基础知识进行详细的解析，参考着各位大佬的资料，如有侵权，请联系删除。 二、雷达基础知识 1、FFT主要利用旋转因子的什么性质，减 ......
4、索引如何设置填充因子
理解填充因子 重建索引固然可以解决碎片的问题.但是重建索引的代价不仅仅是麻烦，还会造成阻塞。影响使用.而对于数据比较少的情况下，重建索引代价并不大。而当索引本身超过百兆的时候。重建索引的时间将会很让人蛋疼. 填充因子的作用正是如此。对于默认值来说，填充因子为0（0和100表示的是一个概念）,则表示页 ......
Lucene中的合并因子mergeFactor
mergeFactor 是用来决定segment该如何被addDocument()方法进行合并的。 当mergeFactor取比较小的值时，索引时所使用的内存较少 而且搜素未优化的速度会比较快。因此，mergeFactor取值较大时(比如大于10)， 适合于批量的索引建立，而当搜索未优化索引的速度会 ......
一元n次方程中根与系数的关系
一元n次方程的性质 - 知乎 (zhihu.com) 读北京大学出版社 周勇 编《线性代数》时，P124的根与系数关系 不解，于是网上找了下相关内容。 ......
相关系数
相关系数分为两种一是皮尔逊相关系数，一种是 总体和样本的区别 # 皮尔逊相关系数 如果我们不在相关系数前面加特定的限制，单独说相关系数一般指的就是皮尔逊相关系数  上面是协方差的一些概念，协 ......
networkX-03-连通度、全局网络效率、局部网络效率、聚类系数计算
@[toc] *教程仓库地址：[github networkx_tutorial](https://github.com/sheyueyu/networkx_tutorial)* *本文从指标公式出发，计算网络的连通度、全局效率、局部效率、聚类系数，有需要的同学可在仓库下载ipynb文件进行练习.* ......
高斯白噪声下雷达测量精度---------角度精度公式详细推导
这周深圳台风，对于一个河南人来说，第一次碰见台风，心中有一些激动，那个脑中的画面，狂风卷积着乌云，大雨磅礴，电闪雷鸣。结果到最后感觉也没啥啊，还没有老家当时刮风大。难道我遇见了一个假台风？题外话到这，咱们回到正题，今天这篇是高斯白噪声下雷达测量精度的最后一篇 角度精度公式的详细推导。 一、角度的估计 ......
【Leetcode刷题记录】1、买钢笔和铅笔的方案数；2、一个图中连通三元组的最小度数；3、带因子的二叉树
1、买钢笔和铅笔的方案数 题目：给你一个整数 total ，表示你拥有的总钱数。同时给你两个整数 cost1 和 cost2 ，分别表示一支钢笔和一支铅笔的价格。你可以花费你部分或者全部的钱，去买任意数目的两种笔。 请你返回购买钢笔和铅笔的 不同方案数目 。 思路：枚举法。 假设 total 最多可 ......
使用卷积操作实现因子分解机
本文将介绍如何使用卷积操作实现因子分解机器。卷积网络因其局部性和权值共享的归纳偏差而在计算机视觉领域获得了广泛的成功和应用。卷积网络可以用来捕获形状的堆叠分类特征(B, num_cat, embedding_size)和形状的堆叠特征(B, num_features, embedding_size) ......
numpy中计算相关系数的np.corrcoef
## `np.corrcoef`的作用 > 计算 Pearson 乘积矩相关系数。它可以用来分析给定数据集中各个变量之间的线性相关程度，返回一个相关系数矩阵,相关系数矩阵中的值介于 -1 到 1 之间，包括 -1 和 1。这些值表明了变量之间的线性相关性及其方向。具体来说，正值接近 1 表示正向线性 ......
Leetcode刷题之 1071. 字符串的最大公因子
# 题目描述 对于字符串 s 和 t，只有在 s = t + ... + t（t 自身连接 1 次或多次）时，我们才认定 “t 能除尽 s”。 给定两个字符串 str1 和 str2 。返回 最长字符串 x，要求满足 x 能除尽 str1 且 x 能除尽 str2 。 示例 1： 输入：str1 = ......
20.集群因子(Clustering Factor)
集群因子用于判断索引回表需要消耗的物理I/O次数。 这里在测试表test上创建一个索引： create index idx_id on test(object_id); select owner, index_name, clustering_factor from dba_indexes wher ......
高斯白噪声下雷达测量精度---------速度精度公式详细推导
今天来到了深圳市图书馆，有一说一座位挺多的，地方也挺大的，可能是时间比较长了。没有光明区的图书馆特别让人惊艳。而且连WIFI还需要读者证号，有一点不方便。回到正题，承接上回，上一篇学习了高斯白噪声下雷达距离精度公式详细推导，给出了详细的推导过程。接下来我们接着来学习高斯白噪声下雷达速度精度公式详细推 ......
m基于FPGA的高斯白噪声信道模拟系统verilog实现,包含testbench,可以配置不同的SNR和频偏
1.算法仿真效果 vivado2019.2仿真结果如下： SNR=0db，无频偏 SNR=5db，无频偏 SNR=25db，无频偏 SNR=45db，带频偏 2.算法涉及理论知识概要 高斯白噪声信道在通信系统中具有重要意义，模拟此类信道有助于评估系统性能。本文提出的FPGA实现系统可以灵活地模拟不同 ......
皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）
一、协方差 协方差（Covariance）用于衡量两个随机变量的联合变化程度，方差是协方差的一种特殊情况，即变量和自身的协方差。协方差表示的是两个变量总体的误差，如果两个变量的变化趋势一致，那么两个变量的协方差为正值；如果两个变量的趋势相反，则两个变量之间的协方差为负值。 没听懂，没关系。我们只要知 ......
一个影响因子高的专业植物类文献通常包含以下关键要点
一个影响因子高的专业植物类文献通常包含以下关键要点，这些要点有助于确保研究的质量和重要性： 题目和摘要：文献的题目应该简明扼要地概括研究内容，摘要则提供了对研究问题、方法、结果和结论的概述。这两者都应该能够吸引读者的兴趣。 引言：引言部分应明确阐述研究的背景和动机，提出研究问题或假设，并讨论相关文献 ......
高斯白噪声下雷达测量精度---------距离精度公式详细推导
一、背景 前面写的一篇博客毫米波雷达入门知识里面介绍了距离精度、速度精度和角度精度。并给出了一个简单公式来说明哪些因素影响它们的大小。但具体怎么得到的并未说明，正好前两天在《现代雷达系统分析和设计》这本书上有看见相关内容，就趁着周末，再加上光明区的这个图书馆这么给力的，记录一下，加深自己的印象，也希 ......
马修斯相关系数MCC简介
在评估机器学习模型的性能时，F1score都被首选指标。在本文中，我们将介绍一个值得更多关注和认可的替代度量:马修斯相关系数(MCC)。 https://avoid.overfit.cn/post/935db4fa639d4fbfbfe9ef425ce73fbc ......