数据预处理的主要任务如下： （1）数据清理：填写空缺值，平滑噪声数据，识别，删除孤立点，解决不一致性 （2）数据集成：集成多个数据库，数据立方体，文件 （3）数据变换：规范化（消除冗余属性）和聚集（数据汇总...，按箱中值平滑，按箱的边界值平滑 B．聚类：检测并且去除孤立点 C．计算机和人工检查结合：计算机检测可疑数据，然后对他们进行人工判断 D．回归：通过让数据适应回归函数来平滑数据，对连续的数字型数据较好...数据立方体中所涉及到的计算就是汇总) C．数据概化：沿概念分层向上汇总，数据立方体的不同的维之间可能存在着一个概念分层的关系 D．规范化：将数据按比例缩放，使这些数据落入到一个较小的特定的区间之内。...B.维归约：用来检测或删除不相关的或基本不相关的属性或冗余属性或维，来减少数据量。 属性子集的选择：找出最小属性集，使得数据类的概念分布尽可能的接近使用所有属性的原分布，把不相关的属性全部删除。...对数据集D的样本选择方法有：简单随机选择n个样本，不放回（由D的N个元组中抽取n个样本）， 简单随机选择n个样本，回放（由D的N个元组中抽取n个样本，元组被抽取后将被回放，同一元组可能再次被抽取到），聚类选样
本文将介绍我们使用高斯混合模型(GMM)算法作为一维数据的平滑和去噪算法。 假设我们想要在音频记录中检测一个特定的人的声音，并获得每个声音片段的时间边界。...seg_list = read_data_func() res = main(seg_list) 下面我们解释关键块以及如何使用GMM来执行平滑: 1、输入数据 数据结构是一个字典列表。...结果展示 下面我们展示平滑算法的一些结果。并且还测量了信噪比(SNR)[10]，得到了一些数值结果来评估算法。比较平滑前后，对前景类和背景类进行了两次信噪比。...总结 在本文中探讨GMM作为时间数据平滑算法的使用。GMM（Gaussian Mixture Model）是一种统计模型，常用于数据聚类和密度估计。...虽然它主要用于聚类任务，但也可以在一定程度上用作时间数据平滑算法。虽然它并不是专门为此任务设计的，但是对于这种类别相关的数据平滑，GMM在降噪和结果改善方面表现非常好（信噪比参数）。
重传的还是没变-----------------------------------------------0【我的理解 后退N帧协议GBN 后退N帧式ARQ中，发送方不必等到收到上一帧的ACK后才开始发送下一帧...或者，在发送方发送了N帧后，发现N个帧的前一个帧在计时器超时后仍未返回其确认信息，则该帧被判定为出错或者丢失。 此时发送方不得不重传该出错帧以及随后的N个帧。 换句话说，接收方只能按顺序接受帧！...局域网不使用碰撞检测，一旦开始发送就会完整发送，但是碰撞存在的时候，仍然发送整个数据帧，会严重降低网络的效率，因此要采用碰撞避免技术降低碰撞的可能性。...站点每通过无线网络发送完一帧，就要等待确认帧后再发下一帧。 发送之前，完成侦听要有一个时间间隔，IFS帧间间隔。 InterFrame Space 任何站要发送数据帧，都要经过一个间隔。...源站在发送数据帧之前要广播一个很短的请求发送控制帧（RTS）该帧包含有本次通信所需维持的时间，能够被其范围内包括AP在内的站点听到。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 统计语言模型中，N元语法模型不可避免的一个问题，就是数据稀疏，其原因是大规模语料统计与有限语料的矛盾...数据稀疏问题的解决办法就是进行平滑处理。...c*是Good-Turing平滑计数，c是某个N元语法出现的频数，Nc是出现次数为c的N-gram词组的个数，是频数的频数，如下所示 ?...计算在训练集中的词有多少个在测试集出现过c次，依次为 N(0)=6, N(1)=4, N(2)=2, N(i)=0 ,i>2。 b. 重新估计各平滑后的值c*。 对于发生0次的事件： c*(.)...归一化的概率： p`(it)=p`(s)=p`(small)=p`(?)
目前，大部分类级别物体位姿估计的工作聚焦于单帧位姿估计，而我们希望能对连续多帧观测进行时序上平滑的物体位姿追踪，从而更好地服务于增强现实、基于实时反馈的闭环控制等应用。...具体来说，我们逐帧进行位姿估计，在 帧，基于第 帧的各部件位姿估计 与第 帧的深度点云观测 ，估计第 帧的各部件位姿 。...位姿估计存在两类主流方法，基于坐标预测的方法首先为观测点预测其对应物体点在归一化物体坐标系中的坐标，利用观察坐标与归一化物体坐标之间的对应关系，使用 RANSAC 拟合物体位姿，得益于 RANSAC 对离群点的有效移除...刚性物体位姿追踪 我们在 NOCS-REAL275 真实世界数据集上与类级别刚性物体追踪算法 6-PACK 进行比较，使用三维包围盒表示九自由度位姿估计，绿色表示追踪误差≤5º5cm，红色表示追踪误差>...我们的追踪结果更加准确、平滑，对自遮挡更加鲁棒。 图4. SAPIEN合成数据集上的类级别带关节物体位姿追踪 我们进一步在真实世界的带关节物体数据上测试我们的模型。
倒谱分析 对于一个语音的频谱图，峰值表示语音的主要频率成分，也称为共振峰，而共振峰携带了声音的辨识属性，在语音识别中，我们需要把共振峰的位置和它们转变的过程提取出来，这个变化的过程是一条连接这些共振峰点的平滑曲线...n=0:23; dctcoef(k,:)=cos((2*n+1)*k*pi/(2*24)); end w=1+6*sin(pi*[1:12]./12);%归一化倒谱提升窗口 w=w/max(w);%预加重滤波器...xx=double(x); xx=filter([1-0.9375],1,xx);%语音信号分帧 xx=enframe(xx,256,80);%对x 256点分为一帧 %计算每帧的MFCC参数 for...MFCC');ylabel('幅值'); % [h,w]=size(ccc); % A=size(ccc); % subplot(212) % plot([1,w],A); % xlabel('维数...'); % ylabel('幅值'); % title('维数与幅值的关系') （matlab2014之后版本，取消了wavread函数，改用audioread函数。）
这包络就是一条连接这些共振峰点的平滑曲线。我们可以这么理解，将原始的频谱由两部分组成：包络和频谱的细节。这里用到的是对数频谱，所以单位是dB。...n=0:23; dctcoef(k,:)=cos((2*n+1)*k*pi/(2*24)); end w=1+6*sin(pi*[1:12]./12);%归一化倒谱提升窗口 w=w/max...(w);%预加重滤波器 xx=double(x); xx=filter([1-0.9375],1,xx);%语音信号分帧 xx=enframe(xx,256,80);%对x 256点分为一帧 %计算每帧的...('幅值'); [h,w]=size(ccc); A=size(ccc); subplot(212) plot([1,w],A); xlabel('维数'); ylabel('幅值'); title...('维数与幅值的关系') 运行上段代码需要用到matlab的语音处理工具箱，voicebox是一个MATLAB中的语音处理工具箱，支持MATLAB6.5以上的版本。
交错帧平滑器通过在选定的连续时间步骤上交错插值来消除整个视频的闪烁。 如图所示，每个时间步骤的操作通过插值中间帧平滑交错的三帧片段，两个连续时间步骤的组合则平滑整个视频。...背景 潜在扩散模型（Latent Diffusion Model，简称LDM）是一种用于密度估计和生成高维数据（如图像和音频）的概率模型。...形式上，LDM定义了一系列条件分布，给出数据如下： p(x_t | x_{t-1}) = N(x_t; f_{\theta}(x_{t-1}), \sigma^2 I) 其中 x_t 表示时间t的数据...为了生成新数据，LDM反转扩散过程，从以下条件分布中采样： p(x_{t-1} | x_t) = N(x_{t-1}; f_{\theta}(x_t), \sigma^2 I) 从 x_T 开始，向后进行到...这些组件通过控制噪声的传播路径，在生成的视频中保持了文本描述和运动信息之间的一致性，并通过完全跨帧交互和交错帧平滑器来保持了视频的连贯性和平滑性。
研究者从目标视频中获取每一帧的姿势检测 [5, 27, 35]，得到对应（姿势简笔画，目标人物图像）对集合。使用该对齐数据，研究者以监督的方式学习姿势简笔画和目标人物图像之间的图像转换模型。...图 2：姿势简笔画和目标人物帧之间的对应。 该方法可以生成不同视频人物之间的动作迁移视频，无需昂贵的 3D 或运动捕捉数据。...为了完成这一任务，我们将工作流程分成以下三个步骤：姿势检测、全局姿势归一化、从归一化的姿势简笔画映射到目标人物。在姿势检测阶段，我们用一个预训练的当前最优姿势检测器，基于源视频中的帧来创建姿势简笔画。...全局姿势归一化阶段考虑了帧内源人物和目标人物的身材、位置差异。最后，我们设计了一个系统，通过对抗训练学习从归一化姿势简笔画到目标人物图像的映射。 ? 图 3....当合成当前帧 G(x_t ) 时，我们基于对应的姿势简笔画 x_t 和之前合成的帧 G(x_t−1)，获得时间平滑的输出。
三维图形渲染管线就是将三维场景转化为一幅二维图像的过程。 图像中物体所处位置及外形由其几何数据和摄像机的位置共同决定，物体外表是受到其材质属性、光源、纹理及着色模型所影响。 ?...；输出数据为顶点着色器所应输出的数据，但是是批量的（可编程） 几何着色器：输入是1个图元，输出是N个图元（N>=0） 通过Shader程序可以指定Geometry Shader对顶点信息进行增减。...投影完成后，会得到归一化的设备坐标（Normalized Device Coordinates，NDC），方便下一步进行硬件裁剪 归一化x、y分量到[-1.0, 1.0] 归一化z深度值（D3D：[0.0...该阶段可以完成很多重要的渲染技术 如：纹理采样 逐像素、逐顶点光照差异性主要体现在对于非精细模型，在执行逐顶点光照时，由于点距较大，在进行颜色线性插值的过程中，无法精细平滑过渡，导致效果变差。...假设游戏的FPS是100，显示器的刷新频率是75Hz，显卡将比显示器快1/3；这意味着，在1个显示器刷新周期内，显卡将写入4/3的帧数据，也就是说，下一帧的1/3覆盖在前一帧之上； 当然，随着系统运行，
/file/n' path = r'.\file\n' path = '....\\file\\n' 三者等价，右划线\为转义字符，引号前加r表示原始字符串，而不转义（r:raw string）....f.close() #wav文件写入 outData = waveData#待写入wav的数据，这里仍然取waveData数据 outfile = filepath+'...： 多通道的写入与多通道读取类似，多通道读取是将一维数据reshape为二维，多通道的写入是将二维的数据reshape为一维，其实就是一个逆向的过程： 1 2 3 4 5...6、信号分帧 信号分帧的理论依据，其中x是语音信号，w是窗函数： ? 加窗截断类似采样，为了保证相邻帧不至于差别过大，通常帧与帧之间有帧移，其实就是插值平滑的作用。 给出示意图： ?
import pandas as pd # 读取数据帧，将其转化为时间序列数组，并将其存储在一个列表中 tata = [] for i, df in enmee(dfs): ...，以调整时间序列数据的长度 for i, ts in enumerate(tsdata): dta[i] = ts + [ts[-1]] * n_dd .../smeda*.csv'))# 从文件中加载数据帧并将其存储在一个列表中。...：确定最优聚类数分析IRIS鸢尾花数据和可视化Python、R对小说进行文本挖掘和层次聚类可视化分析案例R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集R语言有限混合模型... ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量
与原始 RGB 像素先验相比，运动先验能捕捉到更基本、更低维的底层结构，从而有效解释像素的变化。...通过迭代估计噪声 \epsilon_{\theta}(z^n;n,c) ，训练二维 U-Net 对隐空间特征去噪。...图2 左：真实视频数据集的运动功率谱 右：3Hz(K = 16)时傅里叶项振幅的直方图 为了解决这个问题，作者采用了一种简单而有效的频率自适应归一化技术。...首先根据从训练集中计算出的统计数据，对每个频率的傅立叶系数进行独立归一化。...然而，直接训练一个模型来生成如此大量的通道数往往会产生过度平滑和不准确的输出。
为了增强视频，所提出的图像增强方法使用关于每帧之间差异的时间信息来减少计算复杂性。...和 ，那么这个算法一共分为5步来执行： 1、Image Statistics Computation X(i,j)图像 ，亮度灰阶$I$的动态范围是 和 ，其中 是最小的灰度阶，例如8bit数据...PDF(l) =\frac{n_{l}}{MN} 其中，MN 是像素总个数，n_{l} 是灰阶n对应的像素数。...2、Weighting Probability Density Function 利用cd f并应用归一化伽玛函数来修改变换曲线，而不会丢失可用的统计直方图，对前一步算出来的概率密度函数进行修改，加权分布...，利用第二步算出来的加权概率密度函数，求出平滑的累积分布函数 CDF_{s}(l) =\sum_{l=l_{min}}^{l_{max}}\frac{PDF_{w}(l)}{\sum{PDF_{w}}}
为了使帧与帧之间平滑过渡，具有连贯性，通常要采用交叠分段的方法，即相邻帧之间存在重叠部分，该交叠部分的长度定义为帧移，而每一帧语音信号的长度定义为帧长。此外，一般帧移为帧长的0到0.5倍。...矩形窗的表达式为： 其中， N为窗口宽度。例如，对于采样频率为16kHz的语音信号，若帧长设置为25ms，则N为400....窗函数频率响应具有低通性，矩形窗对应的数字滤波器的单位冲击响应频谱 HR(w)为（即计算离散傅里叶变换）： 其中偶函数 AR(w)的函数图像 （N=51）如下所示 函数AR(w)所对应的第一个置零点归一化频率为...1/N，对应的非归一化规律为w=2π/N，因而主瓣宽度为4π/N；旁瓣最高值所对应的频率为w=3π/N，对应的旁瓣峰值为-13dB，计算方式如下。...，无法获得平滑的短时信息。
预处理方法有图像归一化，伽马矫正，图像平滑滤波等。 2） 计算图像梯度 图像的梯度可以表示为： 由于图像是离散的数据，将上式用离散微分表示： 选择以上微分方式，是因为从实验结果来看效果较好。...光流法是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。...光流场的计算是通过两帧图像之间灰度变化，以及光流场平滑的假设。即以下变分问题： 其中，u和v是x和y方向的光流值，ux是x方向微分。通过最小化以上变分问题，就可以得到光流场（u,v）。...统计光流直方图的方法和梯度直方图类似，因为光流场也和梯度一样是一个二维矢量。...这几种直方图都将图像数据进行了压缩和提取，有助于之后的分类计算，减小了计算量。
例如一维傅里叶变换将一维信号分解成复指数函数的线性组合（离散信号）或积分求和（连续信号）。而常用的二维图像DCT变换将图片分解成余弦基信号的线性组合。...的线性组合（标准正交基的线性组合可以表示n维空间中的所有向量）。 f = \Phi c = \sum_{i=1}^{n} {c_i \phi_i} ?...表示一个图信号,其中n代表图节点的个数。多变量的图信号或者说多维的图信号可以用矩阵 ? 表示，此时每个图节点都对应一个长度为m的一维向量，该向量表示节点的特征。...为对称归一化拉普拉斯矩阵的最大特征值。 3) 图滤波增强版GCN 虽然堆叠多个GCN层可以增加滤波的平滑力度，但也会引入更多待学习参数，这使得网络需要更多的数据训练以避免过拟合。...为了方便了解数据的量级，我使用k（千）和w（万）对数据进行了简化表示。除了选用不同规模的数据集，作者还为数据集设置了不同的标签率以观察平滑力度与标签率之间的关系，其设定如下表： ?
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