上一篇文章中我们讲到了IIR数字滤波器的直接Ⅰ型和直接Ⅱ型（典范型）。通过对传递函数的进一步变形，我们还可以将IIR滤波器变为级联型和并联型。级联型上文中提到，IIR滤波器的系统传递函数为：我们发现，在此式中，分子分母均为多项式，因此进行因式分解后可将传递函数变为：其中是常数，和表示的零点和极点，由于原多项式的系数是实数，因此和是实数或共轭成对的复数。将共轭复数对放在一起，形成一个二阶多项式，其系
1、fir滤波器设计的目标是找出系统的传递函数或单位冲击响应。常见的设计方法有窗函数法。2、fir最有用的特点是它的线性相位。线性相位能够保证一个由多个频率组成的信号在通过滤波器后，信号的波形不发生变化。3、fir滤波器的数学表示 差分方程： 单位冲击响应： 可以将输出序列写成系统的单位冲击响应h(n)和输入信号的卷积形式： fir滤波器同样能够用它的系统函数来表征： 由上述公式可看出，求得M个单
（4）Leaky ReLUReLU是将所有的负值设置为0，造成神经元节点死亡的情况。相反，Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零的斜率。优点：（1）神经元不会出现死亡的情况。（2）对于所有的输入，不管是大于等于0还是小于0，神经元不会饱和（3）由于Leaky ReLU线性、非饱和的形式，在SGD中能够快速收敛。（4）计算速度要快很多。Leaky ReLU函数只有线性关系，不需要指数计算，不管
目录：深度学习中常见的几种激活函数一、前言二、ReLU函数三、sigmoid函数四、tanh函数 一、前言激活函数（activation function）通过计算加权和并加上偏置来确定神经元是否应该被激活， 它们将输入信号转换为输出的可微运算。 大多数激活函数都是非线性的。 由于激活函数是深度学习的基础，下面简要介绍一些常见的激活函数。二、ReLU函数最受欢迎的激活函数是修正线性单元（Rect
1、如何有效阅读caffe源码 1、caffe源码阅读路线最好是从src/cafffe/proto/caffe.proto开始，了解基本数据结构内存对象和磁盘文件的一一映射关系，中间过程都由ProtoBuffer工具自动完成。 2、看include/目录中.hpp头文件，通过头文件类申明理解整个框架。从基类向派生类，掌握这
1. ReLU 函数层激活函数 ReLU（Rectified Linear Unit）由下式（5.7）表示。 通过式（5.7），可以求出 y 关于 x 的导数，如式（5.8）所示。 在式（5.8）中，如果正向传播时的输入 x 大于0，则反向传播会将上游的值原封不动地传给下游。反过来，如果正向传播时的 x 小于等于0，则反向传播中传给下游的信号将停在此处。用计算图表示的话，如图5-18 所示。 在神
#***文章大纲***#
1. Sigmoid 和梯度消失(Vanishing Gradients)
1.1 梯度消失是如何发生的？
1.2 饱和神经元(Saturated Neurons)
2. ReLU 和神经元“死亡”(dying ReLU problem)
2.1 ReLU可以解决梯度消失问题
2.2 单侧饱和
2.3 神经元“死亡”(dying
自动控制原理（4）——传递函数、典型环节的传递函数微分方程模型优点：是时间域的数学模型，比较直观，它用时间域的方式，描述系统输入和输出变量之间的关系 在给定初始条件和输入信号后，借助计算机可以迅速而准确地求出输出响应缺点：不便于分析结构或参数变化对系统性能的影响微分方程的方法研究控制系统对于参数变化或结构形式的改变的分析具有局限性一、传递函数复数域的数学模型在研究系统结构或参数变化对性能的影响方面
工业智能控制行业经常提起建模，建模的本质是辨识被控对象，这个被控对象可以是加热炉的炉膛温度、锅炉的蒸汽压力、热风炉的拱顶温度、高炉的顶压等。线下编写程序时需要测试代码的控制效果，这时需要模拟现场，这种通过现场数据模拟出来的被控对象，当作虚拟现场。同样测试PID时就需要一个被控对象。基于前两篇的基础上，通过数据反推传递函数。这里用到MATLAB系统辨识工具箱。 通过第一篇中得到的工作区数据进行反验证
第一天一、ReLU 激活函数全称是 Rectified Linear Unit。rectify（修正）可以 理解成马修（0,x），从趋近于零开始，然后变成一条直线。二、神经网络的监督学习在监督学习中你有一些输入x，你想学习到一个函数来映射到一些输出y。1.提到的几种神经网络的用处图像应用：卷积（Convolutional Neural Network），缩写CNN。 序列数据：种递归神经网络（Re
微分方程建立后，就可对其求解，得出输出量的运动规律，从而对系统进行分析与研究。但微分方程求解繁琐，且从其本身很难分析系统的动态特性，但若对微分方程进行拉氏变换，即得到代数方程，使求解简化，又便于分析研究系统的动态特性，更直观地表示出系统中各变量间的相互关系。传递函数就是在用拉氏变换求解线性常微分方程的过程中引申出来的概念。1、传递函数的基本定义：线性定常系统的传递函数，定义为零初始条件下，系统输出
神经网络和深度学习中的激活函数在激发隐藏节点以产生更理想的输出方面起着重要作用。 激活函数的主要目的是将非线性特性引入模型。在人工神经网络中，给定一个输入或一组输入，节点的激活函数定义该节点的输出。 可以将标准集成电路视为激活功能的控制器，根据输入的不同，激活功能可以是“ ON”或“ OFF”。Sigmoid和tanh是单调、可微的激活函数，是在RELU出现以前比较流行的激活函数。然而，随着时间的
Multisim的电路分析方法：主要有直流工作点分析，交流分析，瞬态分析，傅里叶分析，噪声分析，失真分析，直流扫描分析， 灵敏度分析，参数扫描分析，温度扫描分析，零一极点分析，传递函数分析，最坏情况分析，蒙特卡罗分析，批处理分析，用户自定义分析，噪声系数分析。1.直流工作点分析（DC Operating）:在进行直流工作点分析时，电路中的交流源将被置零，电容开路，电感短路。2.交流分析（AC An
前言论文地址： https://arxiv.org/pdf/1505.00853.pdf.论文贡献：这篇论文并没有提出什么新的激活函数，而是对现有的非常火的几个非饱和激活函数作了一个系统性的介绍以及对他们的性能进行了对比。最后发现，在较小的数据集中（大数据集未必），Leaky ReLU及其变体(PReLU、RReLU)的性能都要优于ReLU激活函数；而RReLU由于具有良好的训练随机性，可以很好的
1. 先看下出错的提示2. 出错的代码部分，现在问题是定位不到哪一行代码出问题，反正运行一段时间就进入了 lRetVal = sl_WlanConnect((signed char*)ssid, strlen(ssid), 0, &secParams, 0); 出问题之后进入hard fault static void
FaultISR(void)
{
python有两种对象，immutable 和mutable，前者如number，string，tuple，后者如dictionary，list，下面先来看两个例子。例1：>>> def func(a):
... print('id of a before changed:',id(a))
... a += 1
... print('id of a
“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点： 1.首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。 2.其次，它能加快收敛速度。 Sigmoid函数需要一个实值输入压
本文首先介绍了什么是激活函数，然后重点讲解了在深度学习中所使用的几类非线性激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU、LReLU、PReLU、Swish、SoftMax，并详细介绍了这些函数的优缺点。1. 激活函数我们知道生物神经网络启发了人工神经网络的发展。但是，ANN 并非大脑运作的近似表示。所以在我们了解为什么在人工神经网络中使用激活函数之前，我们需要先了解一下生物神经网络与激活函数的相关
系统数学模型表示形式有理多项式模型 在MATLAB中，传递函数可以方便地由其分子和分母多项式系数所构成的两个向量唯一确定出来，即 num = [b0,b1,…bm]; den=[1,a1,…,an]。 则在MATLANB中G(s)可直接用num/den表示，即G(s) = num/den零-极点模型 在MATLAB下，零-极点模型可以由零点、极点和增益所构成的列向量唯一确定出来，即 Z = [z1
1)之前在调程序的时候，用的都是S函数来进行编写的，但是因为需要对不同的系数设置不同的值，然后看仿真的结果。一开始仿真的时候只会在S函数的文件中修改相应变量的值，每次都要在几个文件中修改四五个值，然后进行仿真。 2) 上一种的方法实在是太麻烦了，后来经过在MATLAB中文论坛中查找相应的资料和看了孙忠潇老师的书之后，开始会利用S函数的属性页中的对话框（如图1所示）进行参数变量的传递，然后把模型中
