微分方程 微分方程边界条件 以二阶常微分方程为例 \[ y^{\prime \prime}(s)=f\left(y(s), y^{\prime}(s), s\right) \] 柯西边界条件（起始值条件） \[ y(a)=\alpha， y^{\prime}(a)=\beta \] 狄利克雷边界条件（第一类边界条件） \[ y(a)=\alpha_{1}，y(b)=\alpha_{2} \] 2021-09-07
小波散射网络 小波散射网络和小波神经网络 1. 小波网络 小波神经网络是一种改进的BP网络，区别是将原来隐藏层的激活函数替换为小波函数，该网络属于小波分析和神经网络“紧致型”结合的一种方式，按照文献[1]中的说法，由于小波变换的时频局部特性，使得该网络在信号处理方面具有自适应性、容错能力和较强的网络逼近能力。小波神经网络的结构 图1 小波神经网络的结构 小波网络模型可以表示为 \[ y_{ 2021-07-23 signal processing
信号处理|傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换、希尔伯特变换、希尔伯特黄变换、经验小波变换、变分模态分解 对于非平稳信号，其频率特性会随时间变化，为了捕获这一时变特性，我们需要对信号进行时频域分析，包括短时傅里叶变换、小波变换、希尔伯特变换和希尔伯特黄变换，一下注意进行分析。 傅里叶变换(Fourier Transform, FT) 简单介绍一下一个连续信号\(f(t)\)的傅里叶变换和其逆变换 \[ \begin{array}{l} F(\omega)=F[f(t)]=\int_{-\in 2021-06-20 signal processing FFT STFT WT HT HHT signal processing
Keras中LN层的使用 1、BN的问题 BN是按照样本数计算归一化统计量的，当样本数很少时，比如说只有4个。这四个样本的均值和方差便不能反映全局的统计分布息，所以基于少量样本的BN的效果会变得很差。 2、LN层的使用 这张图与我们平常看到的feature maps有些不同，立方体的3个维度为别为batch/ channel/ HW，而我们常见的feature maps中，3个维度分别为channel/ H/ 2021-06-09 python python Keras LN
python中的lambda和map函数 1、lambda函数 他就是个没有名字的函数，比如匿名信这种。我们能在某一函数参数条件中直接调用他、或者借用其返回的实体构成新的函数名 如下。 比如说 lambda x,y: x+y 就是说我的函数输入x,y，返回x+y 12y=lambda a,b,c:a+b+cprint('\n',y(1,2,3)) 结果为6 仔细看看，是不是y成为了新的函数名？！ 2、ma 2021-05-14 python python lambda map
Matlab作图：设置曲面颜色及范围函数 caxis 语法 12345caxis(limits)caxis('auto')caxis('manual')caxis(target,___)cl = caxis 说明 caxis(limits) 设置当前坐标区的颜色图范围。limits 是 [cmin cmax] 形式的二元素向量。颜色图索引数组中小于或等于 cmin 的所有值映射到颜色图的第一行。大于 2021-04-06 Matlab Matlab surf color
Matlab作图：更改图像、填充或曲面的透明度 1、坐标区框中所有对象的透明度 透明度值称为 alpha 值。使用 alpha 函数设置当前坐标区范围内所有图像、填充或曲面对象的透明度。指定一个介于 0（完全透明）和 1（完全不透明）之间的透明度值。 1234567891011t = 0:0.1:2*pi;x = sin(t);y = cos(t);figurepatch(x,y,'r') % 2021-04-06 Matlab Matlab transparency
Getting Started：使用Jekyll创建GitHub Pages站点搭建博客（Windows） 一、必要组件的安装 需要首先安装以下内容 Ruby - 是一种面向对象、命令式、函数式、动态的通用编程语言。Windows下直接下载安装即可Ruby installer。注意，如遇报错，可能需要将安装目录（xxx-x64）加入系统环境变量PATH。 Bundler - 是一个官方推荐的Ruby gem包管理软件，可以减少Jekyll的编译错误，和环境依赖相关的bug，相关链接Bund 2021-03-01 jekyll getting started