然后介绍使用投影和硬阈值方法的迭代投影方法PL，接着将PL与维纳滤波器结合形成SPL（平滑PL），并且介绍了稀疏表示的几种基，提出了两种效果较好的稀疏基：CT与DDWT，并且将PL中的硬阈值用bivariate shrinkage（双变量收缩...论文的第四部分主要介绍了稀疏基和阈值： 4.1 Transforms 在图像压缩感知中，DWT被广泛应用于将信号进行稀疏表示，但是离散小波变换缺少移不变特性和方向选择性。...据此提出了两种方向变换：轮廓波变换（CT）以及复值离散小波变换（complex-valued DWTs），复值离散小波变化使用了二元树DWT， 称为双树复小波变换DDWT。...硬阈值本质上假定了系数之间是互相独立的，但对于所采用的方向变换，双变量收缩在变换系数和他们各自的父系数之间采用了统计依赖关系，能达到比硬阈值更好的效果，论文中所采用的方法如下图所示： ?
这里是一维时间序列构成的相空间 引入学者Takens等人提出的嵌入定理，即对于一个无限长，无噪声且有d维的混沌时间序列(其中有个概念是吸引子，一个系统如果有朝某个稳态发展的趋势，那这个稳态就叫做吸引子)，总可以在拓扑不变(即具有相同的内秉性...复自相关法 它是在前面的自相关法和平均位移法的基础上演化而来的，考虑平移位移法的二阶范数所得到平均位移 其中令 为时间跨度为 的自相关系数，且令 ，则E为常数(因为是同一个序列)，故这个式子可以看成是左边是平均位移法...，右边的被减数包含自相关函数法，故复自相关法为 取 的第一个零点为延迟时间 互信息法 不管是自相关函数还是复自相关法都是判断的线性相关性，而混沌系统一般都是非线性系统，故引入互信息来解决这个问题，...+1),反向来看则是混沌时间序列是高维相空间在d维空间上的投影，既然有投影就会有重叠，故存在在高维相空间并不相邻的两点在混沌序列中相邻，这样的点称为虚假邻点，这也是为什么混沌时间序列表面无规律的原因所在...总之目的都是为了确定最优的延迟时间和嵌入维数以确保和原始的系统能在拓扑意义上尽可能保持等价 建模预测过程 通过以上的解释，考虑一个混沌时间序列 ,将其相空间重构为 这样我们就可以在嵌入维数为m的欧式空间建立动力系统模型为 F可以由最小二乘法、神经网络、小波分析等方法训练出
小波去噪方法就是一种建立在小波变换多分辨分析基础上的新兴算法，其基本思想是根据噪声与信号在不同频带上的小波分解系数具有不同强度分布的特点，将各频带上的噪声对应的小波系数去除，保留原始信号的小波分解系数，...由于小波变换有形式多样的小波基可供选择，所以可以针对不同的应用场合选取合适的小波基函数，以获取最佳的去噪效果。...小波去噪的关键是第二步中对各尺度下小波系数进行去噪处理，根据系数处理规则的不同，小波去噪的常见方法可分为以下几类： 1）模极大值去噪法； 2）基于各尺度下小波系数相关性进行去噪（屏蔽去噪法）； 3）小波阈值去噪法...； 4）平移不变量法；其中小波阈值去噪法在保证去噪效果的基础上，计算简洁快速，便于实现，因而在实际工程中得到了很广泛的应用。...但小波阈值去噪法的去噪效果受信号信噪比的影响很大，这一点在低信噪比情况下尤其明显。 平移不变量法主要适用于信号中混有白噪声且还有若干个不连续点的情况。
二分法 704.二分查找 在这道题目中我们讲到了循环不变量原则，只有在循环中坚持对区间的定义，才能清楚的把握循环中的各种细节。 二分法是算法面试中的常考题，建议通过这道题目，锻炼自己手撕二分的能力。...暴力解法时间复杂度：O(n^2) 双指针时间复杂度：O(n) 这道题目迷惑了不少同学，纠结于数组中的元素为什么不能删除，主要是因为一下两点： 数组在内存中是连续的地址空间，不能释放单一元素，如果要释放，...双指针法（快慢指针法）在数组和链表的操作中是非常常见的，很多考察数组和链表操作的面试题，都使用双指针法。...在这道题目中，我们再一次介绍到了循环不变量原则，其实这也是写程序中的重要原则。...相信大家又遇到过这种情况：感觉题目的边界调节超多，一波接着一波的判断，找边界，踩了东墙补西墙，好不容易运行通过了，代码写的十分冗余，毫无章法，其实真正解决题目的代码都是简洁的，或者有原则性的，大家可以在这道题目中体会到这一点
研究人员想看看他们是否可以利用机器学习来发现代数不变量和双曲不变量之间的映射，这是定义纽结的两种根本不同的方式。...研究人员写道：“我们假设，在一个纽结的双曲不变量和代数不变量之间存在一种未被发现的关系。”...使用 SnapPy 软件包，研究人员可以生成“签名”、1 个代数不变量和 12 个有希望的双曲不变量，可用于 170 万个纽结，最多有 16 个交叉点。...接下来，他们创建了一个全连接的前馈神经网络，这个网络具有三个隐藏层，每个隐藏层有 300 个单元。他们训练深度学习模型，将双曲不变量的值映射到签名上。他们的初始模型能够以 78% 的准确率预测签名。...通过进一步的分析研究，他们在双曲不变量中发现了一个较小的参数集，可以预测签名。研究人员完善了他们的猜想，生成了新的数据，重新训练了他们的模型，并得出了一个最终的定理。
可以使用暴力解法，通过这道题目，如果要求更优的算法，建议试一试用二分法，来解决这道题目 暴力解法时间复杂度：O(n) 二分法时间复杂度：O(logn) 在这道题目中我们讲到了「循环不变量原则」，只有在循环中坚持对区间的定义...双指针法 数组：就移除个元素很难么？ 双指针法（快慢指针法）：「通过一个快指针和慢指针在一个for循环下完成两个for循环的工作。」...暴力解法时间复杂度：O(n^2) 双指针时间复杂度：O(n) 这道题目迷惑了不少同学，纠结于数组中的元素为什么不能删除，主要是因为以下两点： 数组在内存中是连续的地址空间，不能释放单一元素，如果要释放，...在这道题目中，我们再一次介绍到了「循环不变量原则」，其实这也是写程序中的重要原则。...相信大家又遇到过这种情况：感觉题目的边界调节超多，一波接着一波的判断，找边界，踩了东墙补西墙，好不容易运行通过了，代码写的十分冗余，毫无章法，其实「真正解决题目的代码都是简洁的，或者有原则性的」，大家可以在这道题目中体会到这一点
优点是分解后信息无冗余，具有方向性，克服了基于金字塔变换方法的缺点。但是，Li 等在多尺度变换实验中验证了小波平移不变性的重要性，不具备平移不变性的方法匹配不完好的图像时效果不理想。...由此，学者们提出了改进的小波变换，例如多小波、双树复小波变换、轮廓波、曲线波和剪切波等，它们不但具有平移不变性，也具有方向选择性。...而NSST是在前切波基础上提出的非降采样变换，速度快，具有多方向性，融合效果更理想。...Li等通过实验验证了多分辨率变换、小波基和分解层对融合效果的影响，结果表明4层是最佳选择。...除此之外，基于NSCT 和稀疏表示的多聚焦图像融合方法、基于非下采样双树复轮廓波变换 NSDTC- CT和稀疏表示的红外和可见光图像融合方法等也取得了较好的效果。PCNN 模型与其他方法也有结合。
一、信号的相关原理 互相关反映向量 x 和移位（滞后）向量 y 之间的相似性。 最直观的解释是：互相关的作用是为了找到信号在哪一时刻与另一信号最像（另一信号为本身时就是自相关）！...Zadoff-Chu 序列的一个重要特性是其具有良好的自相关性质和跨相关性质。 FFT 后乘以复共轭：这一步产生的结果是频域中的功率谱。...但由于初始信号是一个简单的正弦波，其频域表示集中在特定的频率点，IFFT的结果将试图重建一个时域信号，其形式为一个频率相同但相位可能不同的正弦波。...这是因为正弦波是一个纯粹的频率成分。 复共轭乘积：由于 FFT 的结果只在两个点上有非零值，其余为零，所以复共轭乘积只增强了这两个频率点的幅度。...Zadoff-Chu序列 频域表现：Zadoff-Chu 序列是设计来具有均匀的频谱分布的，其 FFT 转换结果将在频域中较均匀地分布，不像正弦波那样集中在某一或两个频率点上。
一维傅里叶变换是将一个一维的信号分解成若干个复指数波 e^{j w x} 。...而由于 e^{j w x}=\cos (w x)+i \sin (w x) ，所以可以将每一个复指数波 e^{j w x} 都视为是 余弦波 +\mathrm{j} {\times} 正弦波...二维傅里叶变换将一个图像分解成若干个复平面波 e^{j 2 \pi(u x+v y)} 之和。 对于正弦平面波，可以这样理解，在一个方向上存在一个正弦函数，在法线方向上将其拉伸。...答案是 四个，其中三个和一维的情况一样 (频率 w , 幅度 A ，相位 \varphi )，但是具有相同这些参数的平面波 却可以有不同的方向 \vec{n} 。...从公式也可以看到，二维傅里叶变换就是将图像与每个不同频率的不同方向的复平面波做内积，也就是一个求在基 \left\{e^{-j 2 \pi(u x+v y)}\right\} 上的投影的过程。
一棵AVL树或者是空树，或者是具有以下性质的二叉搜索树： （1）它的左右子树都是AVL树 （2）左右子树高度之差(简称平衡因子)的绝对值不超过1(-1/0/1) AVL树有多种实现版本，但是我们采用平衡因子的版本来模拟实现...每个叶子结点都是黑色的(此处的叶子结点指的是空结点) 思考：为什么满足上面的性质，红黑树就能保证：其最长路径中节点个数不会超过最短路径节点 个数的两倍？ ...2、就插入节点导致树失衡的情况，AVL和RB-Tree都是最多两次树旋转来实现复衡rebalance，旋转的量级是O(1)，删除节点导致失衡，AVL需要维护从被删除节点到根节点root这条路径上所有节点的平衡...，旋转的量级为O(logN)，而RB-Tree最多只需要旋转3次实现复衡，只需O(1)，所以说RB-Tree删除节点的rebalance的效率更高，开销更小！...（ 2 ） 红黑树，读取略逊于AVL，维护强于AVL（复衡效率高），空间开销与AVL类似，内容极多时略优于AVL，维护优于AVL。
它还具有高级合成功能，包括颗粒合成、波表合成和基于样本的合成。Omnisphere 可以用作独立应用程序或用作数字音频工作站 (DAW) 中的插件。...FX 单元，它们完全集成，可以被调制• 来自著名的 Spectrasonics 声音设计团队的创造性“心理声学”声音• Sound Lock™ 功能通过在浏览时锁定声音方面来提供无尽的有用变化• 波表合成...- 每个波形都是一个变形波表• ORB 圆周运动界面允许无限变化的变化• 更深FM/Ring 调制功能，可提供激进的音色• 双滤波器架构包括超过 34 种串联或并联滤波器算法• 面向性能的实时模式允许动态无缝补丁分层...调制系统允许强大的模块化矩阵路由• 堆栈模式界面允许复杂的补丁分层、拆分和交叉淡化• 每个补丁最多 20 个振荡器可以是 DSP 合成器或基于样本• 高分辨率可调整大小的界面，“缩放”到更深的合成水平• 复音音色移位.../粉碎, Waveshaping and Reduction• 每个补丁八个功能齐全的 LFO，具有同步和复杂波形• 十二个包络，具有简单的 ADSR 风格或高级多断点接口• 协作者和第三方库轻松共享声音
人工智能领域的知名青年学者黄高、张伟楠、邓岳、梁小丹、朱占星、张兰、童永昕等人曾获此奖项。 今年，青橙奖全面覆盖科学技术广泛领域，收到全国135所高校院所近500份有效申报材料。...工作成果主要包括用脉冲星系统地检验时空对称性、构建引力波波形模板库、联合引力波和脉冲星检验引力理论、用脉冲星探索暗物质性质、参与探测人类首例双中子星并合和拍摄人类首张黑洞照片等，并与EHT合作组347人共享了...获奖理由：她研究伊辛模型、高斯自由场、均匀生成树等物理模型，解决多个本领域公开问题。...科研成就：她致力于利用随机过程 SLE 研究伊辛模型、高斯自由场、均匀生成树等物理模型，取得系列成果，解决多个本领域公开问题。...获奖理由：他通过构造“纠缠的有理尾巴”，得到了拟映射不变量穿墙公式统一的几何证明。 科研成就：他最主要研究成果是在最一般的情况下证明了GIT商空间拟映射不变量的穿墙公式。
的实现讨论都基于JDK8版本 Java中的LinkedList类实现了List接口和Deque接口，是一种链表类型的数据结构，支持高效的插入和删除操作，同时也实现了Deque接口，使得LinkedList类也具有队列的特性...LinkedList类的底层实现的数据结构是一个双端的链表。 LinkedList类中有一个内部私有类Node，这个类就代表双端链表的节点Node。...first和last需要维持一个不变量，也就是first和last始终都要维持两种状态： 首先，如果双端链表为空的时候，两个都必须为null 如果链表不为空，那么first的前驱节点一定是null，...=null那么就说明last节点不变，但是要更新f的前驱节点为newNode，维持first节点的不变量。 最后size加一就完成了操作。...x = x.prev; return x; } } 我们看到node的实现并不是像我们想象的那样直接就线性从头查找，而是折半查找，有一个小优化
图像文件输入/输出 图像算术 几何变换 图像匹配 像素值及统计 图像分析（包括分割、描述和识别） 图像压缩 图像增强 图像噪声 线性和非线性空间滤波 线性二维滤波器设计 图像去模糊（复原） 图像变换 小波...二维快速傅里叶逆变换 Ifftn N维快速傅里叶逆变换 Iradon 计算逆Radon变换 Para2fan 将并行射束投影变换为扇形射束 Phantom 生成头部仿真模型的图像 Radon 计算Radon变换 小波...Wave2gray（DIPUM） 显示小波分解系数 Waveback（DIPUM） 执行多灰度级二维快速小波逆变换 Wavecopy（DIPUM） 存取小波分解结构的系数 Wavecut（DIPUM）...在小波分解结构中置零系数 Wavefast（DIPUM） 执行多灰度级二维快速小波变换 Wavefilter（DIPUM） 构造小波分解和重构滤波器 Wavepaste（DIPUM） 在小波分解结构中放置系数...Wavework（DIPUM） 编辑小波分解结构 Wavezero（DIPUM） 将小波细节系数设置为零 领域和块处理 Bestblk 为块处理选择块大小 Blkproc 为图像实现不同的块处理 Col2im
当访问元素时，具有最高优先级的元素最先删除。优先队列具有最高级先出 （first in, largest out）的行为特征。...优先队列的实现机制 堆（二叉堆、多项式堆、斐波拉契堆...） 二叉搜索树 优先队列的实现有很多种，常见的就是上面这几种，后面会给出实现的详细介绍。 java的优先队列是怎么实现的？...while (k > 0) { //迭代 int parent = (k - 1) >>> 1; //无字符移位运算符...如果调用的是poll方法，那么运行过程思路如下：先获取下标为0的数组元素和再次堆化（即，再次的运用比较器，生成有根节点的树）。...这个小顶堆只是确保最小值在数组[0]位上，其他元素的大小位置是不一定的，只有每次入队出队，再通过比较器，把最小值移动到数组[0]上。
机器之心报道 机器之心编辑部 为什么基于树的机器学习方法，如 XGBoost 和随机森林在表格数据上优于深度学习？...由于表格数据具有特征不均匀、样本量小、极值较大等特点，因此很难找到相应的不变量。 基于树的模型不可微，不能与深度学习模块联合训练，因此创建特定于表格的深度学习架构是一个非常活跃的研究领域。...图 1 和图 2 给出了不同类型数据集的基准测试结果 实证调查：为什么基于树的模型在表格数据上仍然优于深度学习 归纳偏差。基于树的模型在各种超参数选择中击败了神经网络。...发现 3：通过旋转，数据是非不变的 与其他模型相比，为什么 MLP 更容易受到无信息特征的影响？...事实上，表格数据通常具有单独含义，例如年龄、体重等。
输出描述: 对应每个测试案例，输出两个数，小的先输出。 思路： 这里我们还是使用双指针的思想，一个指向开头，另一个指向末尾，那为什么和连续正数序列不同呢？...【剑指Offer】左旋转字符串 汇编语言中有一种移位指令叫做循环左移（ROL），现在有个简单的任务，就是用字符串模拟这个指令的运算结果。对于一个给定的字符序列S，请你把其循环左移K位后的序列输出。...while(begin < end){ swap(s[begin++], s[end--]); } } }; 2 概念题 【数据结构】m阶B树的定义为什么...则总的探测次数至少为为1+2+……+K=k（k+1）/2 【数据结构】最小生成树的相关概念 最小代价生成树： 最小生成树对应的边的权值之和是最小的，权值和是唯一的。...当图的各边权值都不同时，最小生成树是唯一的，但权重不同时，最小生成树可能有多个 最小生成树不能存在环结构，且必须连接到所有的节点 最小生成树实质是用n-1条边去连接n个顶点
工信部：做好宽带网络建设维护助力企业复工复产有关工作 机器之心获悉，工信部办公厅发布《关于做好宽带网络建设维护助力企业复工复产有关工作的通知》。通知指出，积极对接宽带网络需求。...产业洞察 联想集团董事长杨元庆「两手抓」应对疫情：一手抓疫情防控、一手抓复工复产 联想集团董事长兼 CEO 杨元庆在接受采访时表示，面对疫情，联想采用「两手抓」方式应对：一手抓疫情防控；另一手抓复工复产...安波福预计中国新冠肺炎疫情带来的消极影响将比此前预期的更大。...同时，安波福也承认，新冠肺炎疫情对该公司第一季度和全年业绩的最终影响将取决于事态未来的发展走向，换言之，未来发展仍然具有不确定性。...供应商：小i机器人
基于日志的异常检测已经成为学术界和工业界具有实际重要性的研究课题。...更具体地说，我们回顾并实施了最近文献中报道的六种代表性异常检测方法，包括三种有监督的方法(即逻辑回归、决策树和SVM )和三种无监督的方法(即日志聚类、PCA和不变量挖掘)。...事件计数向量及其在第III-B节中描述的标签被用来构建决策树。为了检测新实例的状态，它根据每个遍历树节点的谓词遍历决策树。...与固定窗口相比，基于滑动窗口的异常检测对测试数据具有更高的准确性。...我们进行了深入的研究，以进一步理解为什么PCA不能在BGL数据上实现高精度。PCA检测异常的标准是到正常空间的距离(平方预测误差)。
快速导航链接如下： 一、前言 什么是移位寄存器？ 组成：由具有存储功能的触发器构成。另外，寄存器还应有执行数据接收和清除命令的控制电路，一般由门电路构成。...实现串并转换的主要方式有双口RAM，FIFO，移位寄存器等，对于数据量较大的一般使用双口RAM或者FIFO实现，数据量较小的使用移位寄存器实现。...LFSR 此处更详细可以参考线性反馈移位寄存器LFSR（斐波那契LFSR（多到一型）和伽罗瓦LFSR（一到多型）|verilog代码|Testbench|仿真结果） 5.1 斐波那契LFSR 5.1.1...斐波那契LFSR 斐波那契LFSR为多到一型LFSR，即多个触发器的输出经过异或逻辑来驱动一个触发器的输入。...此处更详细可以参考线性反馈移位寄存器LFSR（斐波那契LFSR（多到一型）和伽罗瓦LFSR（一到多型）|verilog代码|Testbench|仿真结果）LFSR广泛应用于伪随机数生成、伪噪声序列生成、
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