噪声 系数 准确性
偏态系数和峰态系数
偏态系数又称偏差系数，说明随机系列分配不对称程度的统计参数，用Cs表示。和Cv只能反映频率密度分配曲线的平均情况和离散程度，而不能反映其对称（即偏态）情况，所以必须再引入一个参数，即偏差系数Cso。偏态系数绝对值越大，偏斜越严重。 峰度（peakedness;kurtosis）又称峰态系数。表征概率 ......
m基于Costas环的QPSK载波同步matlab性能仿真,对比不同环路系数等对载波同步的影响
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 在数字通信中，载波同步是保证正常数据传输的重要环节之一。Costas环是一种常用的基于相位差检测的载波同步方法，适用于QPSK调制信号的同步。本文将介绍基于Costas环的QPSK载波同步方法，并比较不同环路系数对载波 ......
01、低噪声放大电路设计——ATF-54143
内部包含低噪声放大器电路设计所需的atf54143模型以及ATC公司电容电感S2P文件-嵌入式文档类资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/weixin_42340855/858819100、知识储备 一个低噪声放大器（LNA）的核心指标就是噪声系数和 ......
噪声系数测试之准确性（三）
文章目录 前言一、为什么准确性这么重要？二、哪些操作会引入误差？1、如何阻止干扰噪声？2、选择合适的噪声源3、减小失配引起的不确定度4、多次测量取平均值，消除抖动（jitter）5、避免非线性和不稳定因素 未完待续，下节继续说如何降低测试误差。：） 前言 这一节讲解比较细节，阅读需要耐心！！：）还是 ......
噪声系数、等效噪声温度（一）
文章目录 前言：一、黑体辐射定律二、等效噪声温度三、噪声系数四、两者的关系 & 级联公式未完待续。。。下期见！ 前言： 最近在看NF系数相关文档，有些体会~我怕自己忘了，把东西整理一下，同时分享给大家。因为内容有点多，所以我会分成好几个部分。如果大家有什么思考、建议、意见、想法，非常欢迎私信或者留言 ......
噪声系数测试之Y因子（二）
文章目录 前言一、噪声源ENR二、 Y因子三、测试步骤1、校准（a）2、测量(b)：将DUT接入噪声源和仪器之间 未完待续，下期说说测试过程中的注意事项！ 前言 如何通过测试得到接收机的噪声系数呢？噪声系数分析仪/频谱仪都采用Y因子测试法。那么什么是Y因子呢？如何通过它进行测量呢？我们先来说说噪声源 ......
如何快速响应获取京东JD准确实时商品详情数据，API接口技术开发分享案例，支持多语言高并发
京东商品详情API接口的作用是通过接口获取京东平台上商品的详细信息，包括商品的标题、价格、描述、图片、库存等信息。该接口可以供开发者或第三方使用，以便在自己的应用程序、网站或平台中展示和销售京东的商品。 具体而言，京东商品详情API接口的作用包括： 获取商品信息：通过调用京东商品详情API接口， ......
如何高效准确获取lazada(来赞达）实时商品详情数据，api接口技术开发分享
API接口的作用是允许不同的系统之间进行通信和交互。通过API接口，不同的应用程序、平台或服务可以相互调用和共享数据，实现功能的扩展和整合。 API接口的作用包括： 数据交换和共享：API接口允许不同系统之间共享数据，实现数据的传输和交换。例如，一个电商平台可以通过API接口获取供应商的产品信息 ......
HPET（High Precision Event Timer）是一种高精度事件计时器，它是计算机系统中的一项技术，用于提供更准确的时间测量和事件同步
HPET（High Precision Event Timer）是一种高精度事件计时器，它是计算机系统中的一项技术，用于提供更准确的时间测量和事件同步。 HPET 是一种硬件计时器，它具有以下特点： **高精度**：HPET 可以以纳秒级别的精度进行时间测量，比传统计时器更准确。 **一致性**：H ......
对比损失与温度系数
对比学习中的温度系数是一个神秘的参数，大部分论文都默认采用小的温度系数来进行自监督对比学习（例如0.07，0.2）。然而并没有对采用小温度系数的解释，以及温度系数是如何影响学习过程的，即温度系数这个角色的意义。 今天给大家介绍一篇CVPR2021中研究对比损失（Contrastive Loss）温度 ......
python，质谱数据，加噪声后用小波神经网络，二分类预测
#库的导入 import numpy as np import pandas as pd import math #激活函数 def tanh(x): return (np.exp(x)-np.exp(-x))/(np.exp(x)+np.exp(-x)) #激活函数偏导数 def de_tanh( ......
解决js计算0.1时不准确问题
const compute = { // 加法运算 accAdd(arg1, arg2) { let r1; let r2; let m; let c; try { r1 = arg1.toString().split('.')[1].length; } catch (e) { r1 = 0; } ......
Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23573 最近我们被客户要求撰写关于Keras神经网络序列模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。 在这篇文章中，我们将简要地学习如何用Python中的Keras神经网络API拟合回 ......
智慧化考虑运用数据、信息、知识及反馈机制提升微表情识别准确度
一、什么是微表情 微表情是一种快速呈现的表情，一般认为其持续时间在 1/25 秒~1/5 秒之间，也有学者认为其持续时间在 1/2秒以内，反映了人们压抑的真实情绪。当前微表情识别技术广泛应用在银行业务领域，例如反欺诈等助力金融服务智慧化。例如平安银行微表情识别技术能够远程抓取客户微小表情变化，识别贷 ......
基于二阶RC模型 自适应无迹卡尔曼滤波算法（AUKF）锂电池SOC估计，噪声系数自适应
基于二阶RC模型 自适应无迹卡尔曼滤波算法（AUKF）锂电池SOC估计，噪声系数自适应Matlab程序仿真模型建模数据matSci一篇参考文献YID:39109657373800632 ......
机器学习洞察 | 分布式训练让机器学习更加快速准确 分布式 机器学习 PyTorch Amazon SageMaker
机器学习能够基于数据发现一般化规律的优势日益突显，我们看到有越来越多的开发者关注如何训练出更快速、更准确的机器学习模型，而分布式训练 (Distributed Training) 则能够大幅加速这一进程。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏、培 ......
二项式系数 BINOMIAL COEFFICIENTS
# 基本恒等式 BASIC IDENTITIES 符号 ${\dbinom {n}{k}}$ 就是二次项系数，将此符号读作 “$n$ 选取 $k$”。这种常用说法来源于它的组合解释——从一个有 $n$ 个元素的集合选取 $k$ 个元素做成子集的方法数。 嗯，显然有 ${\dbinom {n}{k}} ......
太阳得热系数 (SHGC) 与遮阳系数 (SC) 值的关系
《公共建筑节能设计标准GB50189-2015》条文说明2.0.4（第71页）： 太阳得热系数 (SHGC) 不同于本标准 2005 版中的遮阳系数 (SC) 值。 2005 版标准中遮阳系数SC 的定义为通过透光 围护结构(门窗或透光幕墙)的太阳辐射室内得热量，与相同条 件下通过相同面积的标准玻璃 ......
任意模数多项式乘法MTT（可拆系数FFT、三模数NTT）笔记
# 任意模数多项式乘法 > 前言：\ > 在教练讲的时候脑子并不清醒，所以没听懂。后来自己看博客学会了，但目前只学了一种方法：可拆系数FFT。为了方便日后复习，决定先写下这个的笔记，关于三模数NTT下次再补。 > > 建议：准备好演算纸和笔，本篇含有大量推算部分。 > > 注：本篇文章是本蒟写的，d ......
肖sir__面试题__python如何比对两个表格中有几万条数据正确性
python如何比对两个表格中有几万条数据正确性在Python中，我们可以使用pandas 库来比较两个大型数据表的数据。pandas是一个强大的数据处理库，它可以轻松地处理和分析大量数据。以下是一个基本的例子，展示如何使用 pandas来比较两个数据表:Dimport pandas as pd#读 ......
C++ 相关系数的计算以及在图像配准领域应用演示
相关系数（皮尔逊相关系数）公式如下 #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> using namespace std; // 计算平均值 double mean(vector<double> v) { double sum = 0; ......
欧几里得算法求解最大公因数（gcd）正确性的证明
# 欧几里得算法求解最大公因数（gcd）正确性的证明 欧几里得算法是求解最大公因数（gcd）的简单且高效的算法。它的求解方法是以下的一个递归式： $$ \gcd(a, b) = \begin{cases} a & b = 0 \\ \gcd(b, a\bmod b) & b \neq 0 \end{ ......
C++ 相关系数的计算以及作用
#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> using namespace std; // 计算平均值 double mean(vector<double> v) { double sum = 0; for (int i = 0; i ......
《安富莱嵌入式周报》第316期：垂直降落火箭模型，超低噪声测量，开源电流探头，吸尘器BLDC，绕过TrustZone，提高频率计精度，CMSIS V6.0文档
周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 视频版： https://www.bilibili.com/video/BV1rz4y1H71w/ 1、基于罗氏线圈的开源电流 ......
github.com 打不开的准确方法
解决方法： 打开网站 http://tool.chinaz.com/dns/，在A类型中填写github.com,再点击监测按钮 复制下面任意一个ip打开电脑文件C:\Windows\System32\drivers\etc下的host文件在host文件的最后一刚加入刚才复制的IP20.205.24 ......
二阶常系数线性非齐次微分方程的解
[toc] # 一、定义 LaTeX在线编辑器：[Equation Editor](https://editor.codecogs.com/) 二阶常系数线性齐次微分方程： $$ y^{''}(x)+py^{'}(x)+qy(x)=0 $$ 二阶常系数线性非齐次微分方程： $$ y^{''}(x)+ ......
PyTorch与机器学习中的随机化：减少噪声和随机性
[toc] 24. PyTorch与机器学习中的随机化：减少噪声和随机性 随着机器学习的不断发展，随机化技术变得越来越重要。随机化可以引入更多的噪声和随机性，从而在训练过程中减少模型的不确定性。在 PyTorch 中，随机化技术是机器学习中非常重要的一部分，其主要目标是减少噪声和随机性，从而提高模型 ......
模型剪枝在图像识别中的应用：让计算机视觉任务更准确、更快
[toc] 计算机视觉是人工智能领域中非常重要的一个分支，它涉及到计算机视觉技术、机器学习算法以及深度学习模型等多个方面的研究。近年来，随着深度学习模型的不断发展和改进，计算机视觉任务的质量得到了极大的提升，但同时也出现了许多挑战和问题，例如训练数据的不平衡、模型的过拟合等问题。为了更好地解决这些问 ......
RAW域算法之固定模式噪声消除FPN
固定模式噪声消除 (Fixed Pattern Noise Remove) 由于 Sensor 工艺的原因导致了 Sensor 会在固定的位置产生相对固定的随时间变化较小的噪声，称之为固定模式噪声。固定模式噪声一般出现于 CMOS Sensor，并且 Sensor的模拟增益或者列增益开的越大，固定模 ......
【机器翻译中的多语言文本融合】如何利用多语言文本融合技术提高机器翻译的准确性？
[toc] 机器翻译一直是人工智能领域中的一个重要研究方向，它可以帮助人们更好地理解不同语言之间的差异。然而，机器翻译的准确性一直以来都是一个棘手的问题，因为机器翻译依赖于大量的文本数据进行训练，但是它并不了解上下文语境的重要性。因此，如何提高机器翻译的准确性一直是人工智能领域的研究热点。本文将探讨 ......