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(3927)
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沙龙
1
回答
信号
的
单位
方差
归一化
(
EMG
)
、
、
、
我有一个肌电
信号
矩阵m*n,n是肌肉
的
数量,m是那个时间点
的
激活值,我试图对这个矩阵进行
单位
方差
归一化
。你知道怎么做吗?
浏览 59
提问于2021-11-14
得票数 0
5
回答
如何将
信号
归一化
为零均值和
单位
方差
?
、
我是MATLAB
的
新手,我正在尝试用MATLAB建立一个声音变形系统。 所以我想知道如何使用MATLAB将
信号
归一化
为零均值和
单位
方差
?
浏览 3
提问于2012-01-04
得票数 46
回答已采纳
1
回答
matlab中
的
岭回归
、
我对matlab中
的
岭回归有这个疑问。他们在上提到过,岭回归实际上是指中心,并使预测因子
的
std值等于1。然而,我可以看出,它不是。让我
的
x 1 3 5 1 12 5013它不对xs进行任何
归一化
,使其为0均值和
单位
方差
我
的
意思是脊线应该对数据进行
归一化
,即x到0,均值和
单位
方差
,然后
浏览 2
提问于2013-08-23
得票数 3
1
回答
以相同比例放大两个
信号
、
我有两个音频
信号
,我想放大,以便收集和比较他们
的
信息。我希望两者都被定义在-1和1之间,而不改变它们
的
原始形状。[y1,fs1] = audioread(myfile1);以下是我
的
信号
:有什么想法吗?
浏览 0
提问于2016-05-31
得票数 0
回答已采纳
1
回答
PyTorch中是否存在均值-
方差
归一化
层?
、
、
我是PyTorch
的
新手,我想在我
的
网络中添加一个均值-
方差
归一化
层,它将把特征
归一化
为零均值和
单位
标准差。我在阅读文档时有点困惑,有人能给我一些线索吗?
浏览 8
提问于2021-08-26
得票数 0
1
回答
零均值和
单位
方差
的
计算与
归一化
、
“零均值和
单位
方差
”是什么?如何计算和规范R中
的
单列文件?我还想将规范化
的
值划分为两个类: 谢谢
浏览 2
提问于2016-06-09
得票数 5
回答已采纳
2
回答
为什么我们需要在馈送到网络之前将输入
归一化
为零均值和
单位
方差
?
、
、
在深度学习中,我看到许多论文将预处理步骤作为
归一化
步骤。它将输入
归一化
为零均值和
单位
方差
,然后馈送到卷积网络(具有BatchNorm)。为什么不使用原始强度?规范化步骤
的
好处是什么?如果我在图像之间使用直方图匹配,我还应该使用
归一化
步骤吗?谢谢
浏览 1
提问于2019-01-30
得票数 1
2
回答
噪声(“高斯”)基本方程
的
澄清
、
、
、
、
J=无噪声( I,‘散斑’,v)用方程J = I+n*I向图像I中添加乘性噪声,其中n是均匀分布
的
随机噪声,均值为0,
方差
为v,默认值为0.04。 为了清除某些confusion.So,我不接受前面的答案,我在matlab中检查了“无噪声”
的
代码,它所做
的
浏览 0
提问于2013-10-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么特征
归一化
可以提高生物特征识别的准确性?
、
在生物特征识别系统中,我注意到对提取
的
小波特征进行
归一化
处理会提高识别精度。分类器采用K-最近邻(KNN),将特征映射为零均值和
单位
方差
的
正态分布为
归一化
步骤。为什么正态分布
的
小波特征能带来更好
的
精度?
浏览 0
提问于2022-01-01
得票数 1
1
回答
当将输入数据标准化为零均值时,
单位
方差
是不合适
的
,还是没有好处?
、
、
在机器学习中,我多次看到输入数据
的
归一化
为零均值,
单位
方差
。这是一种很好
的
做法,应该一直这样做,还是有时它是不适当
的
,还是没有好处
的
?
浏览 0
提问于2018-09-03
得票数 7
回答已采纳
3
回答
Matlab互相关与相关系数问题
、
、
、
我正在用C++编写一个程序,但使用
的
数据涉及互相关。我知道,当我对2组数据进行相关时,它给出了一个单独
的
相关系数数,表示它们是否相关。但是我想在数据系列上使用互相关。当我在Matlab上运行互相关时,它给了我大量
的
数据,当绘制这个图时,它看起来像一个三角形.我知道相关应该在+/- 1之间,但是三角形尖端
的
数据并没有同时上升等等。我是否混淆了互相关给我
的
是什么,或者互相关给我
的
数据实际上是每个点s(t),p(t)
的
相关系数?如有任何帮助澄清,我们将不胜感激。编辑
浏览 9
提问于2011-06-08
得票数 1
回答已采纳
1
回答
层正规化层中β和γ参数
的
形状是什么?
、
、
在层规范化中,我们计算输入层
的
均值和
方差
(而不是批处理,这是我们在批处理规范化中所做
的
)。然后根据均值和
方差
对输入层进行
归一化
,然后返回伽马次
归一化
层加β。我
的
问题是,分别具有形状(1,1)和(1,1)
的
伽马标量和β标量,还是它们
的
形状分别是(1,隐藏
单位
的
数目)和(1,隐藏
单位
的
数目)。 这里是我如何实现层
的
规范化,这是正确
的
浏览 2
提问于2019-06-21
得票数 1
回答已采纳
2
回答
不同摄像机拍摄图像
的
模糊检测
、
、
这是我使用
的
代码:{ Mat gray,laplacianImage;但是,对于用不同相机拍摄
的
图像,阈值仍然不同。我该怎么改呢?示例:对于上面的图像,
方差
为62.9,因此它检测到图像是模糊
的
。对于上面的图像,
方差</e
浏览 0
提问于2017-12-12
得票数 0
2
回答
如何反转tensorflow中
的
tf.image.per_image_standardization()函数?
、
、
Tensorflow中
的
tf.image.per_image_standardization()转换每个图像
的
均值和
单位
方差
为零。因此,当我们想要显示图像数组时,当我们训练深度学习model.But时,这将导致一个非爆炸梯度,我们如何在Tensorflow中恢复这个z-score
归一化
步骤?
浏览 1
提问于2018-04-26
得票数 2
1
回答
将稀疏数据集中到支持向量机中
、
我了解到,在运行支持向量机时,应该将数据居中,并将组件
归一化
为
单位
方差
。然而,我
的
原始数据非常稀疏,以这种方式预处理我
的
数据会使其变得密集。这似乎使我
的
模型训练得非常慢。如果你正在使用现成
的
SVM实现,你会如何处理这个问题呢?
浏览 5
提问于2015-02-23
得票数 1
1
回答
在CNN模型中,批处理标准化是否取代了“layers.experimental.preprocessing.Rescaling”?
、
、
、
、
在CNN模型中,批处理标准化是否取代了“layers.experimental.preprocessing.Rescaling”?或者,我们应该首先规范数据,然后在CNN模型中使用BN。
浏览 8
提问于2022-01-12
得票数 2
1
回答
时间可变增益(TVG)和信噪比(SNR)
、
、
我有一些不同长度
的
信号
,它们要在一段距离上传播。我有一个时变增益(TVG)函数,它补偿传播范围内
的
传输损耗。我正在调查这些
信号
的
信噪比,当应用TVG时,在不同
的
范围。例如,在10m、50m等位置。被建模
的
噪声是白噪声,它
的
协
方差
矩阵就是
单位
(I)矩阵。虽然考虑了TVG,但我知道这个增益将应用于
信号
(不同长度
的
信号
)和噪声(白噪声)在各自
的
范围内,
浏览 1
提问于2018-03-29
得票数 0
1
回答
在深度学习中使用完全规范化
的
训练集有什么缺点?
、
、
、
在深度学习中,批量
归一化
通常是首选
的
,它规范了每个层中激活函数
的
输出(因为来自成本函数
的
输出取决于输入)。 相反,如果训练集在通过层之前被规范化,这是否解决了同样
的
问题?
浏览 0
提问于2021-06-25
得票数 6
回答已采纳
1
回答
如何在向数据帧应用带有生物算法包
的
循环之前提取已处理
的
emg
值?
、
、
、
我正在分析来自82个主题
的
emg
信号
数据集,每一列都是一个主题,行是
emg
值,我遵循了另一个问题
的
第二个答案解决方案:并运行ok,下面是一个示例:data(
emg
96627009)for(i
浏览 6
提问于2022-06-16
得票数 0
1
回答
如果
信号
的
值大于
信号
的
平均值,画一条线。
、
、
、
当我
的
信号
的
值大于这个
信号
的
平均值时,我想在图上画一条线。我
的
信号
是肌肉拉力和放松
的
简单连接。(x_axis) if
emg
[i]>RM:RM在哪里:然而,它不是产生水平
浏览 0
提问于2020-01-15
得票数 1
回答已采纳
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