一、简介 基于matlab线性预测系数和预测误差的语音合成 二、源代码 clear all; clc; close all; [x, fs] = audioread('girl.wav'); % 读入数据文件 x=x(:,1); sound(x,fs) pause(4); x=x-mean(x); % 消除直流分量 x=x/max(abs(x));
前言： 本次笔记对《强化学习（第二版）》第十一章进行概括性描述。 以下概括都是基于我个人的理解，可能有误，欢迎交流：piperliu@qq.com。 总的来说，第11章学习体验不好。可能是由于内容本身比较抽象，第11章属于星标章节。练习题没有引起我的兴趣。还有一点比较令人失望：尽管本章讨论了不少
#BP神经网络的快速理解 ##引言 理解bp神经网络，这里不讨论那些复杂的生物学和神经科学。其实很简单，从下面三个例子里面可以了解。 我们人类之所以可以让飞机上天，是因为”学习“了从理论力学，信号系统再到导航控制的一系列知识。 作家之所以可以写出伟大的著作，那是因为他学习
大物实验 一、关于测量与误差1 测量及分类2 测量误差3 误差的分类 二、有效数字和运算法则1 直接测量的有效数字记录2 有效数字的运算法则 三、不确定度与测量结果的评定1 测量不确定度的概念2 直接测量结果与不确定度的估算 一、关于测量与误差 1 测量及分类 一个物理
RationalDMIS 2020 脱机编程 2021（图文+视频）最详细 RationalDMIS 2020 碰撞检测 (脱机编程好帮手） 2021 RationalDMIS 2020 自学习编程详解（图文并茂+视频） 根据平面的测点坐标，矢量方向去测量平面。 在包含平面特征的产品中，为了满足产品装配和密封等方面的要
RationalDMIS 7.0测针技术规格（基础知识） RationalDMIS7.0柱测针的配置及校验 RationalDMIS检查程序中的测头文件、测针角度是否存在,自动添加程序运行需要的角度。 在机件加工中，必须对产品进行检验，以确保产品尺寸误差处于合理范围内，符合装配要求。 测量误差是客观存在
文章目录 TEQC应用TEQC算法1. 电离层误差变化率检测周跳2. MP1（L1伪距多径值）、MP2（L2伪距多径值） 总结 TEQC应用 TEQC是由UNAVCO Facility研制的为研究GPS 监测站数据服务的公开免费软件，软件在快速、多角度、全方位的分析观测数据方面具有强大的优势。TEQC应用的例子有很多
PID的基本理念是读取传感器的值，根据计算比例、积分、微分响应得出期望的输出，将三个值相加计算输出。 1、控制系统 闭环系统如图。以温度控制距离，设定温度100度，这时传感器采到温度80度，经过控制算法后的输出将控制外设打
1.JS是单线程的 2.进程(process) 指的是CPU 在 运行指令及加载和保存上下文所需的时间，放在应用上是指计算机中已运行的程序。 3.线程(thread) 是操作系统能够进行运算的最小单位。它被包含在 进程 之中，描述了执行一段指令所需的时间。 4.执行栈可以理解为是用来存储函数调用的栈
一、IIR滤波器基本结构。 1.1 直接型。 由IIR滤波器的系统函数，直接得到结构。 将系统函数的分子、分母分开实现，再级联起来，可以得到直接I型。 交换系统函数的分子、分母的位置，再共用中间的延时单元，可以得到直接II型。 1.2 级联型。 1.3 并联型。 二、FIR滤波器基本结
PID控制中有P、I、D三个参数，只有明白这三个参数的含义和作用才能完成控制器PID参数整定，让控制器到达最佳控制效果。昌晖仪表在本文给大家介绍PID控制中P、I、D参数的作用。 比例作用 比例控制器实际上就是个放大倍数可调的放大器，要说明的是，对于大多数模拟控制器而言，都不采用比例
RMSE（均方根误差）是一个衡量回归模型误差率的常用公式。 不过，它仅能比较误差是相同单位的模型。 假设上面的房价预测，只有五个样本，对应的 真实值为：100,120,125,230,400 预测值为：105,119,120,230,410
K近邻法（knn）是一种基本的分类与回归方法。k-means是一种简单而有效的聚类方法。 knn 算法思路： 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 k近邻模型的三个基本要素： k值的选择：k值的选择会对结果产
误差、方差、偏差、噪声、训练误差+验证误差、偏差方差窘境、错误率和误差、过拟合与欠拟合 目录
学习如何用神经网络来解决分类问题。 开始都会说什么是机器学习？机器学习的应用是什么？用机器在海量数据中学习得到可以解决一类问题的办法，这就是我的理解。图像处理、文本处理、无人驾驶、等，深度学习最热门的应用就是无人驾驶。而深度学习的核心是神经网络。神经网
我是两台压力机，分布式启动jmeter压测180秒，结果throughput显示3075，我用总请求数/总耗时，64万左右/180秒，得到的TPS是3500左右。误差17% 网上说jmeter的throughput的误差，是本地方法耗时导致的。JMeter聚合报告吞吐量误差分析; 但是，本地耗时长导致的误差，一定会显示在场景运行时间上！ 我
参考：https://www.jianshu.com/p/670a3e42107d 候选框从原图坐标映射到的feature map坐标时，位置坐标可能存在浮点数，此时进行取整操作从而出现第一次量化；其次，在ROI Pooling求取每个小网格的位置时也同样存在浮点数取整的情况。这两次量化的结果都使得候选框的位置出现了偏差。
人眼视觉误差与字形 大写字母的O不可能是正圆 横竖笔画里，横会更细一些 否则看起来横画会更粗（人眼的视觉误差） 大写字母O要比H上下稍微大一点点 为了看来字母是对齐的 笔画交叉部分做的细一些 为了看起来粗细统一 左斜线要比右斜线稍微细一点(A) 大写的M左边的垂直线要比右边
误差逆传播（BP）算法初介绍 https://www.bilibili.com/video/BV19K4y1L7ao 正向传播FP就损失 反向传播BP回传误差 根据误差修改权重 继续迭代至最优 算法推导 梯度下降简介 梯度下降就是从起点开始，沿着梯度 的方向，按照步长 的大小，一步一步地走到谷底 梯度的理解 梯度分为正梯度
BP学习算法最早是由保罗·沃博斯在20世纪70年代提出的。然而，它在1986年被鲁梅尔哈特和麦克莱兰重新发现，之后BP被广泛使用[1]。BP算法的理论是基于误差修正学习规则，该规则使用误差函数来修改连接权值以逐渐减小误差。为了简化，这个误差是实际网络输出和期望输出之间的差异。
求稳态误差：求开环传递函数，求出K和$\nu$，套ess公式
目录专家控制专家系统 专家控制 学习笔记，用于记录学习 资料：《智能控制》(第四版)——刘金琨 专家系统 一、专家系统的定义 专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序，其内部包含某领域专家水平的只是和经验，具有解决专门问题的能力 二、专家系统的构成 三、专家系统的建立 知
回归调库 相信许多人对调库充满了恐惧，那些不同的库让人看得眼花缭乱，本次代码分享就是以波士顿房价为例来做预测模型，并采用网格搜索来确定最优参数，最后再用最优参数确定最优模型再打印其评估指标，从而对相关调库进行对比记忆 # 1.回归算法 # -数据：boston房价 from sklearn.datasets
误差逆传播算法（error back propagation）简称BP网络算法。而一般在说BP网络算法时，默认BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号向前传递，误差反向传播。在向前传递中，输入信号是从输入层经隐含逐层处理，直至输出层。每一层的神经状态只影响下一层神经元状态。如果输出层
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6283 在Stata的实现中，可以使用鲁棒选项，当残差方差不恒定时，可以使用常规线性回归。使用稳健选项不会更改参数估计值，但使用三明治方差估计器计算标准误差（SE）。在这篇文章中，我将简要介绍使用稳健的区间回归的基本原理，并强调如果残差方差不是常数，与常
