demo程序需要安装Flash Player11才能正常运行。点击“open”按钮可以选择本地图片，水平滚动条可以调整模糊的量。之前一直在纠结AGAL不能进行流程控制，致使很多需要循环计算的特效无法使用硬件加速。今天用了一个笨方法通过as3循环拼接AGAL程序来模拟简单确定的循环过程。一个循环执行十次，就要在程序中拼十行相同的代码，由于程序的最大长度限制，程序只能拼非常有限的数量。这个方法相当撇脚
初学图形编程，开始记录工作内容：通过学习某知名商业引擎，构建新游戏引擎，对新引擎进行简单测试。札记：1、移植代码大部分时间都是很枯燥的，不用想只需要重复的做，重复的做。。。。， 最多要改的地方就是编码规范，然后是在许多模块没有建立的基础上对把移植好的模块编译连接，最重要的技巧就是注释，许多设计没有建...
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2013-04-11 21:17:00
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径向模糊简介 径向模糊，是一种从中心向外呈幅射状，逐渐模糊的效果。 因此径向模糊经常会产生一些中心的发散效果，在PS中同样也有径向模糊的滤镜效果。 径向模糊通常也称为变焦模糊。径向模糊（Radial Blur）可以给画面带来很好的速度感，是各类游戏中后处理的常客，也常用于Sun Shaft等后处理特
原创
2021-12-28 11:28:42
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这里给出灰度图像的模糊算法，彩色图像只要分别对三个通道做模糊即可。%%% radiation blur
%%%
clc;
clear all;
close all;
I=imread('4.jpg');
I=double(I);
% Image=I;
Image=0.2989 * I(:,:,1) + 0.5870 * I(:,:,2) + 0.1140 * I(:,:,3);
[row,
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2014-11-07 14:11:00
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# 如何在 Python 中实现径向基函数（RBF）
径向基函数（Radial Basis Function, RBF）是一种常用的函数，特别是在机器学习、模式识别和插值问题中。在这篇文章中，我们将通过一个简单的例子来了解如何在 Python 中实现 RBF。
## 实现流程
在实现 RBF 的过程中，我们可以将任务拆分为几个步骤，具体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述
回忆一下普通BP网络，每个节点只是简单加上，然后一个激活函数。 而RBF网络，是所有的取平方和开根，径向基函数实际上就是欧氏距离。 任意一个满足Φ（x）=Φ(‖x‖)特性的函数Φ都叫做径向基函数，标准的一般使用欧氏距离（也叫做欧式径向基函数），尽管其他距离函数也是可以的。最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 其中为核函数中心,σ为函数的宽度参数 , 控制了函数的径向作用范围。 RBF神将网络是
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2024-06-23 11:28:02
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可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。 最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/(2*σ)^2) } 其中xc为核函数中心,σ为函数的宽度参数 , 控制了函数的径向作用范围。 建议首选RBF核函数，因为：能够实现非线性映射；（ 线性核函数可以证明是他的一个特例；SIGMOID核函数在
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2024-08-16 14:12:32
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丕子 论文中又提到了RBF，虽然是个简单的核函数，但是也再总结一下。关于SVM中的核函数的选择，比较简单和应用比较广的是RBF。所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。 通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc
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2023-10-13 22:33:12
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•核技巧（kernel trick）所要解决的问题：向原始数据中添加非线性特征，可以让线性模型变得更强大，但不知道要添加哪些特征，若添加过多的特征。计算开销会很大原理：直接计算扩展特征表示中数据点之间的距离，而不用实际对扩展进行计算方法：①多项式核，在一定阶数内计算原始特征所有可能的多项式；②高斯核，也成为径向基函数核（RBF），考虑所有阶数的所有可能的多项式，但阶数也高，特征重要性越小 
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2023-06-27 10:34:02
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我们都知道，雷达能测量目标相对于雷达的速度，它是距离的时间变化率。
有时也可以用相对速度来代替距离变化率，这种情况下，速度是速度矢量的大小，通常称为径向速度。
如上图所示，若雷达系统也是移动的，则在目标与雷达的距离矢量上，速度是目标速度矢量和雷达速度矢量的投影大小。
脉冲多普勒频移测速法
雷达系统有多种测速方法，下面简单介绍
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2024-09-13 14:00:46
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RBF函数插值径向基函数（Radial Basis Function, RBF）插值的基本形式为 式中， 是插值函数， 为插值问题所使用的径向基函数总数目（控制点总数目）， 是采用的径向基函数的通用形式， 是两个位置矢量的欧氏距离， 是第 号径向基函数的控制点位置， 是第 号径向基函数对应的权重系数。径向基函数类型很多，总结有如下六种：Gaussian（高斯曲面函数）：Multiq
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2023-10-20 23:34:23
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1.例题：（第一个式子里的cos2.4π掉了一个π）使用精确插值方法，并确定 RBFN 的权重。假设 RBF 是标准差为 0.1 的高斯函数。使用测试集评估得到的 RBFN 的近似性能2.解题思路径向基函数插值的关键点在于径向基函数的选择和利用训练数据求解权重w。
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2023-11-10 13:47:59
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体积光介绍首先，我们要确认一下什么是体积光。体积光通俗来说是我们能看见的”光路“，并不是所有灯光都会形成体积光效果，它是光照到大气中粒子散射后得到的效果（丁达尔效应）。我们有时候还会看到一束束光散开的效果，这是光在传播过程中遇到了障碍物（比如穿过云层、树木的光束）导致的。根据物理原理，我们知道体积光是粒子散射的结果，如果我们用体素的思想来考虑体积光，我们所看到的某一点处的体积光颜色是眼睛到当前点的
原创
2021-12-28 11:27:13
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径向基函数 在说径向基网络之前，先聊下径向基函数（Radical Basis Function，RBF）。径向基函数（Radical Basis Function，RBF）方法是Powell在1985年提出的。所谓径向基函数，其实就是某种沿径向对称的标量函数。通常定义为空间中任一点x到某一中心c之间欧氏距离的单调函数，可记作k(||x-c||)，
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2024-04-02 09:55:37
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径向基函数 在说径向基网络之前，先聊下径向基函数（Radical Basis Function，RBF）。径向基函数（Radical Basis Function，RBF）方法是Powell在1985年提出的。所谓径向基函数，其实就是某种沿径向对称的标量函数。通常定义为空间中任一点x到某一中心c之间
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2016-12-23 21:42:00
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BP神经网络是一种全局逼近网络，学习速度慢，本次介绍一种结构简单，收敛速度快，能够逼近任意非线性函数的网络——径向基函数网络。（Radial Basis Function, RBF）是根据生物神经元有局部响应的原理而将基函数引入到神经网络中。为什么RBF网络学习收敛得比较快？当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一
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2023-07-03 22:12:51
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Radial basis function（径向基函数）
径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数，也就是Φ（x）=Φ(‖x‖),或者还可以是到任意一点c的距离，c点成为中心点，也就是Φ（x，c）=Φ(‖x-c‖)。任意一个满足Φ（x）=Φ(‖x‖)特性的函数Φ都叫做径向量函数，标准的一般使用欧氏距离，尽管其他距离函数也是可以的。
一些径向函数代表
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2023-11-16 22:49:53
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在Python中，径向分布函数常用于描述在高维空间中的数据分布情况，尤其在机器学习和统计学中，其重要性不言而喻。本博文主要围绕在Python中实现径向分布函数的问题进行探讨，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南及最佳实践等多个方面。
## 背景定位
### 问题场景
随着数据科学和机器学习的迅猛发展，数据的分布形态对于模型的构建和结果的解读变得愈发重要。径向分布函数在分析点数
# 如何在Python中实现径向基函数插值
径向基函数插值（Radial Basis Function Interpolation, RBF插值）是一种强大的数学方法，常用于数据拟合和插值。它通过在给定的一组数据点之间构建一个函数来预测未知数据点。本文将带领你了解如何在Python中实现RBF插值，从基础知识到具体实现步骤，助你快速上手。
## 实现流程概述
在进行RBF插值之前，我们先了解
径向基函数插值是一种高效的插值方法，特别适用于数据在多维空间中变化的情况。本文将详细演示如何在Python中实现径向基函数插值，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
## 环境准备
为了顺利实现径向基函数插值，我们需要准备相应的软硬件环境。
**软硬件要求**
- 硬件：支持Python运行的计算机，推荐使用至少8GB RAM的设备。
- 软件：
- Py
