声级计（又叫噪音计）中的计权(加权)：计权(Weighted)也称加权或听补偿，有两种含义：一是考虑到设备在正常使用和测量时的条件不同，对测量值所加的人为修正，称为加权。 声级计又叫噪音计是最基本的噪声测量仪器，它是一种电子仪器，但又不同于电压表等客观电子仪表。在把声信号转换成电信号时，可以模拟人耳对声波反应速度的时间特性;对高低频有不同灵敏度的频率特性以及不同响度时改变频率特性的强度特性
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2023-12-01 23:32:15
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感悟：重点不在于代码[通过各种方法最终都能搓出来],而在于思想[多看多了解]。一、冒泡算法[bubble_sort]
def bubble_sort(L):
len_for_L = len(L)
for i in range(len_for_L-1):
flag = 0
for j in range(len_for_L-1-i):
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2023-11-26 23:41:41
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声压级测量有Z，A和C频率计权，测量时必须选择正确的计权，才能测量到正确的结果。人耳对声音的敏感度是与声音的频率有关，一个100Hz 55dB的噪声听起来不如一个1000Hz 40dB噪声响，为了反应人对声音的这种主观感觉，在1950年代科学家提出了对声音进行A计权后再计算声压级，这样能反应人的主观感觉的声压级。 举一个通俗的例子，建筑工地来了一车大小不一的石子，不筛选直接称重相当于声学中的Z计
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2024-07-22 21:46:55
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A计权 (A-Weighted) 是一种用于音频测量的标准权重曲线，用于反映人耳的响应特性。声压电平源于A计权，用dbA表示，或称为A计权dB电平。A计权是广泛采用的噪声的单值评价指标，可以通过声级计测量得到。由于噪声的测量要反映人耳引起的响度感觉大小，需要充分考虑到人耳的听觉特性。人耳对于不同频段的声音变化敏感程度是不一样的，太高或者太低就越不敏感，就像一个A字，所以叫A-Weighted。A计
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2023-09-27 18:41:39
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如果您最近购买了2250型或2270型声级计，并且需要快速启动和运行，我们这篇文章就是为您量身定制的。启动和运行的详细步骤当然在手册中，但在这里我们介绍了开始使用声级计的基本任务和功能。 如何启动并运行一台新的声级计？校准声级计2. 用于2250型和2270型的SD卡3. 选择测量模板 4. 如何应用A或C滤波器 - 频率计权5. 如何测量1/1-或1/3倍频程6. 如何使用语音笔记7
文章目录声压级计算一个文件夹下多个文件的SPL执行文件exert国标计权A_curve一个文件夹下多组文件的SPL差执行文件exert一个总文件夹下多个子文件夹，每个子文件夹有多组文件，计算spl差。执行文件exert调用函数importdata 声压级计算一个文件夹下多个文件的SPL执行文件exert% 功能：遍历data文件夹下的所有文件，计算带A计权的声压级曲线，并在命令行显示SPL（dB
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2023-11-23 21:24:11
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文章目录1.引入2.理解3.原理4.具体步骤4.1 指标的正向化（化成共性指标，即越大越好，以便后续的统一操作）4.2 标准化处理（平衡因为指标之间的差异或是量纲带来的误差）4.3 每个元素所占比重（比重之和为1，即对标准化后的矩阵归一化）4.4 计算每个指标的信息熵e（不确定度）4.5 计算权重4.6 计算综合得分 1.引入由于层次分析法的主观性太强，判断矩阵的确定依赖于专家（事实上比赛时都是
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2023-12-24 18:47:24
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参考文献：[1] Visual Odometry Part I: The First 30 Years and Fundamentals, Friedrich Fraundorfer and Davide Scaramuzza[2] Visual Odometry Part II: Matching, Robustness, Optimization, and Applications
前面说过视觉SLAM系统分为前端和后端两个内容，前端也叫做视觉里程计。视觉里程计的主要作用是根据相邻的两张图像的信息粗略的估计出相机运动，给后端一个较好的初始值。视觉里程计的两大算法为：特征点法和直接法。本讲主要是特征点法。1、特征点法视觉里程计最核心的问题是如何根据图像来估计相机运动。图像在计算机中是以矩阵的形式存储的，直接从矩阵的角度来估计图像是比较复杂的。一个简便的做法是：在图像中选取一些有
学习内容：基于熵权法对TOPSIS模型的修正学习时间：2020.12.10学习产出：TOPSIS需要准确，还需要分别乘以各指标对应的权重，我们可以使用层次分析法来获取指标的权重，但是层次分析法太过于主观，所以这里我想介绍一下新学的方法——熵权法，来对TOPSIS进行一个权重的附加。1.熵权法的计算步骤 ①判断输入的矩阵是否存在负数，如果有则重新标准化区间②计算第j项指标下第i个样本所占的比重，并将
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2024-02-04 07:05:39
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当你在攻击受害者的电脑时即使你拥有了一个shell，依然可能会有一些拒绝执行指令的限制。为了获得目标主机的完整控制权限，你需要在未授权的地方绕过权限控制。这些权限可以删除文件，浏览私人信息，或者安装并非受害者希望的软件例如计算机病毒。Metasploit 拥有各种使用不同技术的exploits在受害者电脑上尝试获取系统级权限。除此之外，这里还有一些在linux下使用的脚本。当你尝试在目标机器上提升
## Python中的熵权TOPSIS算法
在实际的数据分析和决策中，TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）算法是一种常用的多属性决策方法。它通过比较各个备选方案与“最优解”和“最劣解”的接近程度，从而确定最佳的方案。
在TOPSIS算法中，熵权法是常用的权重确定方法之一。熵权法可以通过计算各
原创
2024-06-30 06:21:56
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## 用熵权TOPSIS Python代码实现多属性决策
### 导言
在现实生活中，我们常常需要进行多属性决策，比如选择一款产品、评估一个项目或者选取一个最佳方案。熵权TOPSIS方法是一种常用的多属性决策方法，它结合了熵权法和TOPSIS方法，能够有效地帮助我们做出合理的决策。本文将介绍如何使用Python代码实现熵权TOPSIS方法，并通过一个示例来演示其应用。
### 熵权TOPSIS
原创
2024-03-06 03:30:47
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# 熵权法及其Python实现
在多属性决策问题中，如何合理地对各个属性进行加权是一项重要的任务。熵权法是一种常用的加权方法，它基于信息论中的“熵”概念，旨在通过衡量各个指标的信息量来自动分配权重。本文将深入探讨熵权法的基本原理，并提供相应的Python代码示例及其应用，帮助读者理解这一方法的实用性。
## 熵与熵权法
熵是一个衡量不确定性或信息量的指标。在多属性决策问题中，熵权法基于以下几
目录一、概念1.1相关概念1.2原理 二、基于python的组合赋权法2.1 读取数据完整代码三、基于MATLAB的组合赋权法完整代码一、概念1.1相关概念主观赋权法（AHP）在根据决策者意图确定权重方面比客观赋权法（熵权法）具有更大的优势，但客观性相对较差，主观性相对较强； 而采用客观赋权法有着客观优势，但不能反映出参与决策者对不同
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2024-02-03 22:30:47
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TOPSIS法（优劣解距离法）\1. 构造计算评分的公式：(x-min)/(max-min)\2. 统一指标类型 转化为极大型 指标正向化极小型指标转换公式：max-x中间型指标区间型指标：\3. 正向化矩阵标准化\4. 计算得分并归一化：x-min/(max-x)+(x-min)\5. 带权重的TOPSIS
\6. 熵权法
代码：
%% 第一步：把数据复制到工作区，并将这个矩阵命名为X
% （1
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2024-05-16 15:05:43
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决策树是一个简单易用的机器学习算法，具有很好的实用性。在风险评估、数据分类、专家系统中都能见到决策树的身影。决策树其实是一系列的if-then规则的集合，它有可读性良好，分类速度快等优点。下面是用C4.5算法生成的决策树(未进行剪枝)，训练数据集：irisTrain.txt ，测试数据集：irisTest.txt 。全部数据集和代码下载地址：Codes & datasets 。#-*- c
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2024-04-30 02:32:26
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# SLAM 视觉里程计代码 Python
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种在未知环境中同时定位和建图的技术，其中视觉里程计是实现SLAM的重要组成部分之一。在SLAM中，通过使用传感器数据（如视觉、激光等）来估计机器人的位姿并构建地图。
在本文中，我们将介绍如何使用Python编写视觉里程计的代码，实现SLAM的基本功能。
##
原创
2024-05-16 07:50:55
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一.什么是信息熵？在物理学中，熵是系统的混乱程度的度量。而信息熵可以理解为信息系统混乱程度(或者不确定性)的度量，信息熵越大，该系统原有的信息量就越少，确定该系统的模样所需的信息量就越大。我们可以从世界杯来看，32支球队，每个队伍夺冠的概率如果是一样的，那么确定冠军所需的信息量肯定是最大的（因为此时你什么信息都没有掌握）信息量与随机变量的概率有关，随机变量取某个值时，其概率越大，越有可能发生，原有
# 用Python实现熵权法
熵权法是一种利用信息熵来确定各指标权重的方法，广泛应用于多指标决策中。作为一名初学者，学习如何用Python实现熵权法显得尤为重要。本文将逐步带领大家完成这一过程，包括具体的代码实现与情境解析。
## 1. 实现流程
在开始编码之前，我们先来概述熵权法的实现流程。在表格中展示步骤如下：
| 步骤 | 内容
