CS8511E是一款固定24倍增益，带防破音功能，高效率，超低EMI，AB类D类模式可切换的单声道音频放大器。在电源电压为8.5V的情况下，CS8511E可以为4Ω的负载输出10W的连续功率。CS8511E在D类模式下，在双节锂电池串联的情况下，可以驱动低至3Ω的负载，在供电为8.5V的 时 候，可以输出12W的连续
今天以周志华老师的西瓜为例，复盘一下三种决策树算法。 文章目录 信息增益（ID3算法）信息增益比率（C4.5算法）基尼指数（CART算法） 数据： 信息增益（ID3算法） 信息熵表示信息的混乱程度，熵越大数据越混乱。分类的目的是为了使同一类别的数据尽可能“纯净”，因此追求尽量小的信息熵。
一 概念： 在声学领域中，DRC(Dynamic range compression) 一般用来动态调整音频输出幅值，在音量大时压制音量在某一范围内，在音量小时适当提升音量。通常用于控制音频输出功率，使扬声器不破音，当处于低音量播放时也能清晰听到。 DRC通常用于声音的记录和再现，广播，现场声音增强和某些乐器
是什么 监督学习，分类 原理 特征选择–> 决策树构建–>决策树剪枝 特征选择：从训练数据的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准（特征选择的标准不同产生了不同的特征决策树算法）决策树构建：根据所选特征评估标准，从上到下递归的生成子节点，直至决策树不可分则停止决策树生成决
写在前面 最近在啃拉扎维的《模拟CMOS集成电路设计》。一会看得懂一会看不懂，看懂了觉得拉扎维真太牛逼了，看不懂就觉得自己是傻子……而且经常处于傻子状态。M老师说做模拟最重要的是运放，学到运放俺真滴学不下去了。所以破天荒的开个博客记录一下，就当是学习笔记+疑问笔记。希
一、分类 + 知识点 噪声抑制（NS）：将噪声和人声分成2个频道处理，实现噪声抑制，人声增强。 学习链接：http://home.eeworld.com.cn/my/space-uid-238800-blogid-32800.html 直播间关于噪声的问题：2台手机在同一个直播间，靠近会造成嘈杂声音大。属于近距离通话、录音噪声问题。 解
本文主要是对信息熵、信息增益、信息增益比和 Gini 指数的定义进行汇总，使之更加明确记忆。 信息熵和条件熵 信息熵 熵（entropy）是表示随机变量不确定的度量。设 \(X\) 是一个取有限个值的离散随机变量，其概率分布为 \[P(X=x_i) = p_i, \quad i=1, 2, ..., n \]则随机变量 \(X\) 的熵
STC networks 在分析电路的频域响应时，单时间常数网络的知识非常有用。 单时间常数网络(Single-Time-Constant Networks)有两种组合：第一种是由电阻R加电容C组成，其时间常数为\(\tau=CR\)；第二种是由电阻R加电感L组成，其时间常数为\(\tau=\frac{L}{R}\)。 STC networks的分类 大多数的S
目录 介绍 增益模块 SDK 中添加增益 介绍 自动增益控制（automatic gain control）AGC。 简单讲，音频增益是对音频信号的强度进行放大或者缩小的一种功能。 obs也提供了增益，不过做的相对简单，只是乘以了一个增益系数，没有做静音检测。 增益模块 代码： gain-filter.c 具体的处理逻辑
1、主要的优点 主要有两点：1>电流型运放的带宽在不同的增益下，都是一样的，电压型的随着增益变大带宽减小 2>电流型的运放压摆率Slew Rate 远大于电压型的运放。 2、
目录0.1 信号的频谱0.2 放大电路模型0.3 放大电路的主要性能指标 0.1 信号的频谱 知峰-峰值，峰值，有效值，频率，周期，角频率求信号表达式: \[v(t)=V_msin(wt+\theta) \]傅里叶展开式中的直流分量、基波分量、三次谐波分量: \[\frac{V_s}{2},\frac{2V_s}{\pi},\frac{2V_s}{3\pi} \]0.2 放
决策树 1、认识决策树 决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-then结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法 怎么理解这句话？通过一个对话例子 想一想这个女生为什么把年龄放在最上面判断！！！！！！！！！ 2、决策树分类原理详解 为了更好理解决策树
决策树 特征选择 1、策略：选择信息增益/信息增益比最大的特征 2、熵与信息增益 （1）熵 熵 表示的是随机变量不确定性的度量 P ( X =
https://blog.csdn.net/choven_meng/article/details/82878018 一、决策树模型与学习 1、决策树模型 2、决策树学习 二、特征选择 1、信息增益 2、信息增益率 三、决策树的生成 1、ID3算法 2、C4.5算法 3、CART算法 四、决策树停止分裂的条件 五、连续值和损失值处
信息 I ( X = x i ) =
决策树理论 1.前言：2.决策树概述：3.信息增益3.1熵与条件熵 4.ID3算法5.C4.5算法6.剪枝7.CART算法7.1基尼指数 1.前言： 机器学习是由模型、策略、和算法实现的，所谓模型是由该模型的所有参赛所组成的假设空间、而策略是指按照怎样的方式在假设空间中选择某个特定参赛组合的
一个重要的闭环： 机器学习-数据挖掘的流程（CRISP-DM）：围绕数据进行如下6个活动进行闭环式地探索活动 商业理解 数据理解 数据准备 建立模型 模型评估 方案实施 一个重要的概念： 特征工程：最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用，包括如下几个主要部分： 数据预处理：标准
文章目录 4.2 划分选择4.2.1 信息增益4.2.2 增益率4.2.3 基尼指数 4.2 划分选择 4.2.1 信息增益 信息熵 假定当前样本集合 D D D 中第 k
基于图和基于对齐的混合纠错方法在易错长读中的性能差异 王安琪＆金辉区 基因组生物学 卷 21，产品编号： 14（2020） 引用本文 2079次访问 1引文 18高度 指标细节 抽象 容易出错的第三代测序（TGS）长读可以通过高质量的第二代测序（SGS）短读进行校正，这称为混合错误校正
** 决策树 ** 构造和裁枝 构造的过程就是选择什么属性为节点的过程 1.根节点：树的最顶端，最开始的哪个节点 2.内部节点：树中间的节点 3.叶节点：根的最低端，也就是结果 过拟合：决策树训练的太好了，之后过度的苛刻，以至于太过死板 预剪枝：决策树构造的时候进行修剪 后剪枝：决策树创建完毕
目录 一：方差与偏差：二：决策树的介绍：三：代码实现决策树：四：熵：1：特征选择问题：2：熵的概念：3：代码实现熵： 五：信息增益（熵增益）：1： 信息增益的描述：2： 信息增益算法：3： 熵增益的计算过程:4：信息增益比： 六：决策树的生成：1：ID3算法： 七：决策树的剪枝：1： 剪枝的原因？2：剪枝算法的理解：3：剪枝算法： 八：基尼指数：1：基尼
天线增益和有效面积之间的关系。 其中G为天线增益，A为有效面积，为所用波长。 由接收回波功率方程：
文章目录 Matlab 仿真——直流电机速度控制（5）通过频域分析进行控制器设计1. 受控对象与设计要求2. 画出原始波特图3. 增加P增益4. 闭环时域响应5. 添加一个Lag补偿器6. 几个问题7. 参考 Matlab 仿真——直流电机速度控制（5）通过频域分析进行控制器设计 1. 受控对象与设计
分类算法 knn: 原理：当预测一个新的值x的时候，根据它邻近的k个点的类别来判断x属于哪个类别，有监督学习 优点：1）模型训练时间快；2）预测效果好；3）对异常值不敏感；4）适用于多分类问题 缺点：1）对测试样本计算大，占用内存较大，可解释性差，无法给出决策树那样的规则 k-means: 原理：无监督学习，自动将相似
本文内容、开发板及配件仅限用于学校或科研院所开展科研实验! 温馨提示：“开源SDR实验室”是北京的。 在本节，我们将研究接收和发送单极性不归零码序列的ASK信号，即把一个幅度取为0，另一个幅度为非0，这通常称为开关键控（OOK），该调制方式是经常用于门铃和车库门遥控器中。如果您要进行这
