离散哈特莱变换(DHT)及快速哈特莱变换(FHT)学习说在前边最近复习\(DSP\)的时候，发现了一个号称专门针对离散实序列的变换，经分析总运算量为普通\(FFT\)的几乎一半，而且完全没有复数。这么强的吗？于是花了一个下午，去学习了一下。。。于是去图书馆翻了几乎所有的\(dsp\)课本。。。发现了这本书 西安电子科技大学出版社《数字信号处理》第二版！竟然花了一节在讲\(DHT\)和\(FHT\)
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2023-10-22 08:59:55
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# 哈特莱变换与Python实现
## 引言
哈特莱变换（Hartley Transform）是一种重要的信号处理算法，主要用于信号的频谱分析和特征提取。与快速傅里叶变换（FFT）相似，哈特莱变换可以将时域信号转化为频域信号。这种变换的优点在于其计算效率高、结果易于理解，广泛应用于图像处理、音频信号处理以及其他科学计算领域。
本文将介绍哈特莱变换的基本原理，并通过Python代码示例演示如何
# 莱维飞行Python：探索莱维飞行算法
莱维飞行是一种使用莱维分布进行随机飞行的算法，常用于优化问题的求解。在Python中，我们可以利用这种算法来解决一些复杂的优化问题。本文将介绍莱维飞行算法的原理，并给出Python代码示例，帮助读者更好地理解和应用这种算法。
## 莱维飞行算法原理
莱维飞行是一种基于莱维分布的随机优化算法，其主要思想是通过模拟生物体在搜索食物时的行为，进行随机性和
原创
2024-06-12 05:44:56
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文章目录一、理论基础1、莱维飞行分布算法2、LFD算法流程图二、仿真实验与结果分析1、函数测试与数值分析2、WSN覆盖优化三、参考文献 一、理论基础1、莱维飞行分布算法本文提出了一种新的基于莱维飞行的元启发式算法，称为莱维飞行分布(Lévy flight distribution, LFD)，用于求解实际优化问题。LFD算法的灵感来自莱维飞行随机游走，用于探索未知的大搜索空间(例如，无线传感器网
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2023-10-12 09:30:35
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文章目录一、理论基础1、正弦余弦算法2、改进正弦余弦算法（1）引入Lévy飞行（2）设置非线性指数递减参数$r_1$（3）设计动态惯性权重（4）改进SCA算法流程二、仿真实验与分析三、参考文献 一、理论基础1、正弦余弦算法请参考这里。2、改进正弦余弦算法（1）引入Lévy飞行针对SCA算法易早熟的问题，本文首先将迭代结果按照适应度值的大小进行排序，在保存当前最优位置的同时引入Lévy飞行再次进行
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2024-01-03 17:57:27
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文章目录一、理论基础1、被囊群优化算法2、LSATSA算法（1）融入反馈策略位置更新（2）莱维飞行策略（3）自适应权重（4）LFATSA算法流程二、仿真实验与分析三、参考文献 一、理论基础1、被囊群优化算法请参考这里。2、LSATSA算法（1）融入反馈策略位置更新本文在搜索种群空间中随机选出一只被囊动物，得到随机被囊动物的反馈信息，然后再结合最佳位置去更新个体位置。通过不断地迭代，最终找到食物。
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2023-12-04 19:57:11
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# 莱斯信道及其在Python中的实现
莱斯信道（Rice Channel）是一种重要的非高斯信道模型，广泛应用于信号处理和无线通信等领域。与AWGN（加性白噪声）信道不同，莱斯信道能更好地建模那些在多径传播条件下的真实信号。这篇文章将探讨莱斯信道的基本概念，并以Python为例进行简单模拟，最后我们将用旅行图和饼状图展示相关结果。
## 莱斯信道简介
莱斯信道的主要特征是存在一个主导信号（
文章目录一、理论基础1、均衡优化算法(EO)2、改进的均衡优化算法(LWMEO)（1）引入基于莱维飞行的优选区域随机游走策略（2）鲸鱼算法螺旋包围机制的集成（3）加入自适应比例变异策略二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理论基础1、均衡优化算法(EO)请参考这里。2、改进的均衡优化算法(LWMEO)（1）引入基于莱维飞行的优选区域随机游走策略将基于莱维飞行的优选区域随机游走策略引入EO的位置
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2023-11-09 14:59:33
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# Python 实现莱维飞行
莱维飞行（Levy Flight）是一种随机行走的算法，广泛应用于生物学、物理学和计算机科学等领域。该算法模拟了许多动物在寻找食物时的移动模式。它的特点是短距离移动与长距离移动相结合，从而形成一种特定的分布。本文将逐步引导你如何在 Python 中实现莱维飞行。
## 整体流程
实现莱维飞行的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描
# 在Python中实现莱文斯坦距离
莱文斯坦距离（Levenshtein Distance）是用来衡量两个字符串之间的相似度的一个指标。通过计算将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少单字符编辑操作数（插入、删除或替换），我们可以确定两个字符串之间的距离。本文将带你一步步实现莱文斯坦距离的计算。
## 整体流程
下面的表格概述了实现莱文斯坦距离的整体步骤。
| 步骤 | 描述
莱文史特距离是应用于计算两个字符串之间差异的一种算法，它在文本比较、拼写校正等领域得到了广泛的应用。这篇文章将详细记录如何在 Python 中解决莱文史特距离的计算问题，并通过备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警以及扩展阅读的结构，系统地呈现应对方案。
### 备份策略
首先，我们需要制定一个合理的备份策略，以便在计算过程中保护我们的数据。这里给出一份周期计划和甘特图，展示了不同周
# 使用Python绘制庞加莱图
## 引言
庞加莱（Henri Poincaré）是法国数学家和物理学家，他在拓扑学、动力系统和物理学等多个领域做出了显著贡献。庞加莱图是一种用于可视化复杂系统的工具，它可以帮助我们理解系统的动态行为。在本文中，我们将探讨如何使用Python绘制庞加莱图，介绍相关的数学原理，并提供完整的代码示例。
## 庞加莱图简介
庞加莱图是一种将动力学系统的状态图形化
文章目录一、理论基础1、蝗虫优化算法2、DLGOA算法（1）自适应曲线函数（2）位置更新策略（3）莱维飞行二、DLGOA算法的实现三、实验仿真与分析四、参考文献 一、理论基础1、蝗虫优化算法蝗虫算法[1]是在研究蝗虫在自然界的群行为基础上而提出的一种基于交互力的元启发式智能算法。算法仿生原理是将幼虫期蝗虫的小范围移动行为映射为短步长的局部开发，成虫期的蝗虫大范围移动行为映射为长步长的全局探索，搜
在信息论、语言学和计算机科学中，编辑距离（Edit Distance）：又称Levenshtein distance是用于测量两个字符串之间差异的字符串度量。它以苏联数学家弗拉基米尔·莱文斯坦（Vladimir Levenshtein）的名字命名，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作将一个字符替换成另一个字符
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2024-08-12 17:58:19
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《奋斗》这部片子，真实而又不奈。最喜欢里面的米莱。为了自己爱的人默默的奉献，不计回报。一直保持微笑。直到最后的最后，唱着那首《左边》的时候，也是面带笑容的。 PS: 以下为米莱在《奋斗》中的部分台词 1.米莱谈人生:人活着就得折腾折腾 2.陆涛给米莱喝可乐,骗她说是过期的,米莱回答:作为你过期的女友,我就配喝过期的可乐 3.小灵仙问米莱关于猪头和LULU的事情 小灵仙:猪头和露露算心碎吗? 米莱:
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精选
2008-09-26 18:39:01
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# 莱文斯坦距离（Levenshtein Distance）与Python实现
## 引言
莱文斯坦距离，又称编辑距离，是一种衡量两个字符串之间差异的指标。它表示将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少单字符编辑操作次数。可以包括插入、删除和替换操作。在自然语言处理、拼写检查和DNA序列比对等应用中，这种距离度量十分重要。
## 莱文斯坦距离的计算
计算莱文斯坦距离的方法通常采用动态规划。
背景VR游戏项目、街机游戏项目7月阶段版本快要结束了，考虑到带有键鼠外设显得逼格比较Low，所以决定采用“高大上”的专业设备来进行游戏操作。需求需要将键盘鼠标操作的18个键位（比如前后左右移动，技能释放，开火射击，视角切换等等暂定18个操作键）映射到外设装备上，满足脱离鼠标键盘依然能够爽快游戏对战。也许你会问没鼠标怎么启动客户端？街机不是流行刷卡付费或者扫码付费进入游戏嘛，我们也要与时俱进。所以这
庞加莱（1854 - 1912）活跃在 19 世纪和 20 世纪之交的人，人类历史上最伟大的数学家之一、当时理论物理与数学物理所有分支的一流专家、爱因斯坦相对论的先驱、最伟大的天体力学家之一、著名的科学哲学家、散文家。庞加莱（1854 - 1912）活跃在 19 世纪和 20 世纪之交的人，人类历史上最伟大的数学家之一、当时理论物理与数学物理所有分支的一流专家、爱因斯坦相对论的先驱、最伟大的天体力
5. LDA 文本建模5.1 游戏规则对于上述的 PLSA 模型，贝叶斯学派显然是有意见的，doc-topic 骰子θ→m和 topic-word 骰子φ→k都是模型中的参数，参数都是随机变量，怎么能没有先验分布呢？于是，类似于对 Unigram Model 的贝叶斯改造， 我们也可以如下在两个骰子参数前加上先验分布从而把 PLSA 对应的游戏过程改造为一个贝叶斯的游戏过程。由于 φ→k和θ→m都
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2023-12-18 13:10:27
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莱维飞行是基于Python的一种复杂计算方式，它要求高效的算法和对特殊案例的考虑。为了帮助自己更好地理解及记录在解决“莱维飞行”的Python代码问题上的经验，我将分多个部分进行详述，从环境配置、编译过程到参数调优、定制开发，再到性能对比和错误集锦。
### 环境配置
在开始之前，我们需要确保开发环境是正确配置的。我的实际环境如下图所示，它帮助我理清了整个配置过程的层次和逻辑。
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