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海风

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K-means算法和矢量量化
图 2展示了训练数据的分布,图 3~6是迭代过程中分类的变化情况,迭代完成后的码本为
sea-wind
2019-09-11
5670
基音周期估计
通过对比滤波器和波形,可以发现滤波之前有很多高频分量,而这些高频分量会对基音检测带来不利影响,选择合适的低通滤波器能消除这一影响,更好体现低频特性。
sea-wind
2019-09-11
8320
[MCSM] Slice Sampler
之前介绍的MCMC算法都具有一般性和通用性(这里指Metropolis-Hasting 算法),但也存在一些特殊的依赖于仿真分布特征的MCMC方法。在介绍这一类算法(指Gibbs sampling)之前,本节将介绍一种特殊的MCMC算法。 我们重新考虑了仿真的理论基础,建立了Slice Sampler。
sea-wind
2019-09-11
8970
[PGM] I-map和D-separation
概率图模型,究其目的,在于描述多个(单个就没有意义了)变量概率分布之间的关系。有向图模型的描述方法是有指向性的,如果两变量之间有因果关系,这种描述方法就极为恰当。从这个角度上来说,考虑概率之间因子分解的过程,有向图模型是这一过程的一种表现方式。
sea-wind
2019-09-11
1.1K0
[MCSM]随机搜索和EM算法
本节将介绍两类问题的不同解决方案。其一是通过随机的搜索算法对某一函数的取值进行比较,求取最大/最小值的过程;其二则和积分类似,是使得某一函数被最优化,这一部分内容的代表算法是EM算法。(书中章节名称为Optimization)
sea-wind
2019-09-11
7270
[MCSM]伪随机数和伪随机数生成器
http://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method
sea-wind
2019-09-11
1.5K0
概率图模型
很多事情是具有不确定性的。人们往往希望从不确定的东西里尽可能多的得到确定的知识、信息。为了达到这一目的,人们创建了概率理论来描述事物的不确定性。在这一基础上,人们希望能够通过已经知道的知识来推测出未知的事情,无论是现在、过去、还是将来。在这一过程中,模型往往是必须的,什么样的模型才是相对正确的?这又是我们需要解决的问题。这些问题出现在很多领域,包括模式识别、差错控制编码等。
sea-wind
2019-09-11
8820
MATLAB仿真总结
工作区存在的变量可能会对脚本运行产生影响,故代码(脚本)开头需要添加如下命令
sea-wind
2019-09-11
8640
总体最小二乘(TLS)
可以从多个角度来理解最小二乘方法,譬如从几何方面考虑,利用正交性原理导出。
sea-wind
2019-09-11
4.4K0
凸优化和机器学习
转载说明:CSDN的博主poson在他的博文《机器学习的最优化问题》中指出“机器学习中的大多数问题可以归结为最优化问题”。我对机器学习的各种方法了解得不够全面,本文试图从凸优化的角度说起,简单介绍其基本理论和在机器学习算法中的应用。
sea-wind
2019-09-11
8510
排序算法时间复杂度的下界
排序,涉及到被排序的序列和排序的方法。(比较)排序算法时间的下界对被排序的序列和排序方法做了以下限制
sea-wind
2019-07-31
1K0
MATLAB调用C程序、调试和LDPC译码
最开始用MATLAB写的LDPC译码算法中,其中一个版本是这里,里面有三重循环,运行速度极慢。后来考虑了MATLAB的向量化操作,通过算法的合理划分以及内置函数调用,成功将三重循环修改为1层,具体这一版本的代码可见这里。通过这一手段,函数的运行速度提高了几倍乃至几十倍。虽然这一方法下运行速度依旧比不过MATLAB工具箱中的comm.LDPCDecoder,远比不上利用GPU的comm.gpu.LDPCDecoder,但胜在可明确算法并具有一定扩展性。
sea-wind
2019-07-31
1.1K0
FPGA上如何求32个输入的最大值和次大值:分治
当然,输入的位宽可能会影响最终的解题思路和最终的实现可能性。但位宽在一定范围内,譬如8或者32,解题的方案应该都是一致的,只是会影响最终的频率。后文针对这一题目做具体分析。(题目没有说明重复元素如何处理,这里认为最大值和次大值可以是一样的,即计算重复元素)
sea-wind
2019-07-31
2.9K0
利用Xilinx HLS实现LDPC译码器
为简单起见,采用了IEEE 802.16e标准中的2/3A码率的码字,并选择1536的码长作为具体的验证举例。该LDPC码是准循环码,每个循环子矩阵的行重为1。其校验矩阵可以用母矩阵表示为
sea-wind
2019-07-31
9360
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