1 加窗对周期信号时域加窗会将无限长周期信号截断为有限长，于是在频域上原离散谱就会变为连续谱，由此降低分辨率（原单根谱线展开为窗函数谱的移位，因此分辨率主要受窗函数主瓣宽度影响）并产生泄漏（两个相邻谱线互相影响，因此泄漏主要受主瓣与旁瓣相对幅度的影响）。矩形窗具有最窄的主瓣，但同时有最高的旁瓣。2 谱采样加窗序列的DFT给出了加窗序列（记为v[n]）的傅里叶变换（记为V(ejω)）的等间隔采样。由
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2024-10-23 15:27:57
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最近在工作中要处理好多文本文档，要求找出和每个文档的相识的文档。通过查找资料总结如下几个计算方法： 1、余弦相似性 我举一个例子来说明，什么是"余弦相似性"。 为了简单起见，我们先从句子着手。 请问怎样才能计算上面两句话的相似程度？ 基本思路是：如果这两句话的用词越相似，它们的内容就应该越相似。因此，可以从词频入手，计算它们的相似程度。 第一步，分词。
两角和差正余弦公式的证明北京四中数学组 皇甫力超论文摘要：本文对两角和差的正余弦公式的推导进行了探讨。 在单位圆的框架下 , 我们得到了和角余弦公式 ( 方法 1) 与差角余弦公式 ( 方法 2)。在三角形的框架下 , 我们得到了和角正弦公式 ( 方法 3 ~11 ) 与差角正弦公式 ( 方法 12,13)。关键词：两角和差的正余弦公式正文：两角和差的正余弦公式是三角学中很重要的一组公式。 下面我
使用2进2出隔离变送器 正弦波信号输入转方波信号输出，Z相不用转速传感器信号隔离变送器特点转速传感器信号直接输入，方波信号输出正弦波、锯齿波信号输入，方波信号输出200mV峰值微弱信号的放大与整形不改变原波形频率，响应速度快电源、信号：输入/输出 3000VDC三隔离辅助电源：5V、12V、15V或24V直流单电源供电低成本、超小体积，使用方便，可靠性高标准的DN35导轨安装工业级温度范围: -
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2024-03-17 13:01:54
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前言余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中。用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，反之越接近0就表示两个向量相似度越低，这就叫"余弦相似性"。正文重温余弦定理先简单的重温一下高中数学知识，余弦定理 这个公式大家不知道还有没有印象
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2024-01-17 12:15:41
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余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。我们知道，对于两个向量，如果他们之间的夹角越小，那么我们认为这两个向量是越相似的。余弦相似性就是利用了这个理论思想。它通过计算两个向量的夹角的余弦值来衡量向量之间的相似度值。余弦相似性推导公式如下： 【下面举一个例子，来说明
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2024-03-18 14:02:18
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要搞清楚embeding先要弄明白他和one hot encoding的区别，以及他解决了什么one hot encoding不能解决的问题，带着这两个问题去思考，在看一个简单的计算例子以下引用 YJango的Word Embedding–介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/27830489One hot representation 程序中编码单词的一个方法是one h
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2024-04-08 19:22:14
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Embedding方法概览： 1. Embedding简介Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”，不论是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、搜索排序，还是推荐系统，或是CTR（Click-Through-Rate）模型，Embedding都扮演
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2024-08-21 11:31:19
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最近看到一篇关于poi的论文，把poi各个类别通过邻接关系利用Word-embedding训练成了词向量，这样原本属于不同大类下的子类但是功能很相近的类别就在词向量空间里显得比较近，更符合实际情况。相比于之前的分开看各种poi类别比例，这样可以更好地表达出城市内的poi配置情况。论文提要Liu K, Yin L, Lu F, et al. Visualizing and exploring POI
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2024-07-28 13:31:15
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字符串余弦相似性算法是通过利用我们初中就学过的三角函数中的余弦定理来计算两个字符串的相似度，它是定义在向量空间模型(Vector Space Model)中的。余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫”余弦相似性”。具体算法请看：https://baike.baidu.com/item/%E4%BD%
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2023-08-14 14:53:09
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向量法证明余弦定理 (1)证明思路分析 由于余弦定理中涉及到的角是以余弦形式出现.那么可以与哪些向量知识产生联系呢? 向量数量积的定义式:a·b＝|a||b|cosθ.其中θ为a.b的夹角. 在这一点联系上与向量法证明正弦定理有相似之处.但又有 所区别.首先因为无须进行正.余弦形式的转换.也就省去添加 辅助向量的麻烦.当然.在各边所在向量的联系上依然通过向量加 法的三角形法则.而在数量积的构造上则
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2023-12-25 22:25:02
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1.python 正弦函数余弦函数曲线图2.代码import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False
# 正弦函数
x=np.linspac
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2023-06-23 10:27:16
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在机器学习问题中，通常将特征表示为向量的形式，所以在分析两个特征向量之间的相似性时，宠用余弦相似度来表示。余弦相似度的取值范围时[-1,1],相同的两个向量之间的相似度为1，如果希望得到类似的距离的表示，将1减去余弦相似度即为余弦距离，因此，宇轩距离的取值范围为[0,2],相同两个向量余弦相似度为0.为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离呢？？？对于两个向量A和B，其余弦相似度定义为：
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2023-11-09 01:27:13
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词向量One-Hot Encoding要点
词汇表的大小|V|=N, 用N维的向量表示一个词，每个词的one-hot中1 11的位置就对应了该词在词汇表的索引。缺点
无法反映词之间的相似度，因为使用one-hot方法表示的词向量，任意两个向量的积是相同的都为0word2vec要点word2vec包括Skip-Gram(SG) 和CBOW:
SG模型：根据中心词（target），来预测上下文（con
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2024-04-29 09:50:36
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最近，谷歌又申请了一项深度学习算法专利，主题是「Using embedding functions with a deep network」。对于每个深度学习研究者来说，有些算法、方法可以说是研究必备，拿来直接用也是一种日常，但如果有人申请了专利呢？最近，谷歌一项新的 AI 专利申请再次引燃了社区对于专利问题的讨论。该专利的摘要描述如下：本专利适用于在深度网络中使用嵌入函数（embedding f
1、Embedding的理解 Embedding，即嵌入，起先源自于 NLP 领域，称为词嵌入（word embedding），主要是利用背景信息构建词汇的分布式表示，最终可以可以得到一种词的向量化表达，即用一个抽象的稠密向量来表征一个词。?:?→?， 其中该函数是 injective（就是我们所说的单射函数，每个 ? 只有唯一的 ? 对应，反
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2024-03-07 12:12:09
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余弦距离
原创
2022-12-06 11:13:37
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三角函数一丶三角函数定义与简介设有一个直接三角形, 分别有三个角 设为 大写的 X Y Z如下图所示其中 X 与 y的对边写作为小 x与 小 Y Z的对边就是斜边如下图所示:二丶三角函数的六个函数的定义2.1 正弦与余弦正弦 : 定义为 角的对边 比上 斜边 数学符号写作 sin以角X给例子 SinX = \(\frac{x}{z}\);写作 x / z余弦: 定义为 角的 邻边 比上
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2024-07-15 01:35:12
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一、离散余弦变换能力实验要求： 计算图像的2维离散余弦变换，将其中数值最小的10%、30%……个系数设定为0，作反变换看它们与原始图像的区别，并计算均方根误差重点： 实现将数值最小的10%个系数设定为0的步骤： 1.将矩阵排成一个向量，并利用sort排序 2.在排完序的向量从前到后取出数值，并在矩阵中匹配，匹配相同的位置的数置零代码：clc;
clear;
A=imread('picture.j
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2024-08-20 20:13:10
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作者：Rutger Ruizendaal编辑整理：萝卜兔 在深度学习实验中经常会遇Eembedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 “嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量”之外就不愿做过多的解释。那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢? 主要有这两大原因:1、使用One-hot 方法编码的向量
