第八章复杂网络的谱
复杂网络结构矩阵的特征值和特征向量揭示了网络拓扑及其整体行为的信息。这些矩阵可以是表示复杂网络的图的邻接矩阵，权重矩阵，拉普拉斯矩阵或随机游走矩阵等。例如拉普拉斯矩阵的特征分解有助于识别社交网络中的社区（聚类）。此外，各个复杂网络模型的谱密度遵循特定分布模式，因此可以用于网络分类。
1.图谱对应图结构矩阵的特征值的集合。图谱高度依赖于矩阵的形式，因此根据所选择的结构矩阵，我们可
# Python音频功率谱特征解析
在音频信号处理中，功率谱特征是指信号中各频率成分的能量分布，它可以帮助我们了解信号的频谱特征、辨别音频文件的类型以及进行改进和分析。本文将用Python来展示如何计算音频信号的功率谱特征，并以代码示例为您逐步讲解。
## 1. 音频信号的读取
为了分析音频信号，我们首先需要读取音频文件。Python中的`librosa`库非常适合这一工作。下面是读取音频文
一复杂网络的特性1.复杂网络的特性之------小世界特性：
（1）社交网络中任何一个成员和任何一个认识的人之间的间隔人数不会超过六个人。即通过小于六个人，总能找到社交网络中任何一个成员。
（2）小世界特性又被称为六度空间理论或者六度分割理论。
（3）具有小世界特性的网络成为小世界网络。小世界网络中大多数节点都是不相连的，但是只需要少部分节点就可以到达想要的节点。
（4）描述小世界特性的一个一个重
# 质谱特征深度学习：基础与应用
## 引言
质谱（Mass Spectrometry, MS）是一种重要的分析技术，用于识别和量化化合物的分子结构。这项技术广泛应用于化学、生物学、医学等领域。然而，由于质谱数据通常非常复杂，如何从中提取有效特征并进行分析成为了研究者面临的挑战。近年来，深度学习的兴起为质谱数据的分析提供了新的思路和方法。本文将探讨质谱特征深度学习的基本概念、流程和应用，并提供
原创
2024-10-20 07:39:02
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概述
在之前的文章中，比较简单的介绍了几个时域特征，其实时域特征在现有的音频应用中基本不用。而使用较多的是频域特征，特别是在与深度学习有关的应用中，目前使用到的频域特征主要包括
语谱图
MFCC
Fbank
PLP
CQCC
下图很好了描述了上述几个特征的提取过程。
图片来自https://www.zhihu.com/question/310006797/
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2021-06-18 15:31:41
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# Python功率谱特征提取
在信号处理和时间序列分析中，功率谱是分析信号频率成分的一种有效方式。功率谱反映了信号在各个频率上的能量分布，对信号特征的提取、分类和预测都有重要帮助。本文将介绍如何使用Python进行功率谱特征提取，包含代码示例和流程图，让我们更加直观地理解相关概念。
## 什么是功率谱？
功率谱是信号的频谱的一种表现形式，表示在不同频率下信号的功率分布。功率谱通常通过对信号
说明：此篇笔记系2016-2017年由克里克学院与康昱盛主办的蛋白质组学网络大课堂整理而成，侵删。该课程由中国农业大学生物学院的李溱老师所授。主要知识点：
--什么是质谱仪
--质谱仪的分类介绍：磁质谱仪、飞行时间质谱仪、四级杆质谱仪、离子阱质谱仪、FTICR和Orbitrap什么是质谱仪为了直观一些，我们先上几张质谱仪的照片，大伙儿感受一下~image质谱仪到底是个啥呢？我们还是先来掉个书袋吧，
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2023-10-04 21:13:22
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MFCC梅尔倒谱系数是说话人识别、语音识别中最为常用的特征。我曾经对这个特征困惑了很久，包括为什么步骤中要取对数，为什么要最后一步要做DCT等等，以下将把我的理解记录下来，我找到的参考文献中最有价值的要数【1】了。是CUM一个教授做的PPT。整个流程如下：时域的波形图如下图1. 时域波形图第一步获得语谱图，语谱图是一个非常有力的工具，因为人耳就是进行的频率分析。图2. 语谱图第二步经过梅尔滤波器组
基于MATLAB的语谱图显示与分析中文核心期刊《微计算机信息》(管控一体化)２００５年第２１卷第１０－３期基于ＭＡＴＬＡＢ的语谱图显示与分析ＴｈｅＤｉｓｐｌａｙａｎｄＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＳｏｎｏｇｒａｍＢａｓｅｄｏｎＭＡＴＬＡＢ(１．郑州大学；２．郑州解放军信息工程大学)李富强１万红１，２黄俊杰１Ｌｉ，ＦｕｑｉａｎｇＷａｎ，ＨｏｎｇＨｕａｎｇ，Ｊｕｎｊｉｅ摘要：文章给出了一种基于ＭＡＴＬＡＢ的语谱
基于局部保留降维与空谱特征融合的高光谱图像分类算法研究
特征工程特征工程的意义是找一个更好的空间去重构表达，把原始的数据对象映射到这个空间去表达，更便于你的应用。比如分类应用，最好是找到线性可分的空间嘛。不止是神经网络可以代替人工找特征，理论上越是复杂的模型本身就是在代替人工找特征，只不过复杂模型的有效训练又成了难题。深层神经网络（就是层数特别多）就是一种通用的复杂的模型，而深度学习很大程度上解决了它的训练问题。 当你用一个N层的网络去学习人脸分类时，
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2023-12-24 11:15:19
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# 特征工程中的空值处理与Spark实现
特征工程是机器学习中极为重要的一环，它涉及到从原始数据中提取和选择有意义的特征，以提升模型性能。在特征工程的过程中，空值处理是一个常见且重要的步骤，因为数据中的空值会影响模型的训练和预测效果。本文将介绍在Spark中如何进行空值处理，并附带相应的代码示例。同时，为了更好地呈现项目进度，本文包含一个甘特图示例。
## 1. 什么是空值处理？
在数据集中
估计特征值的一些基本思想与技巧。
原创
2021-06-22 11:26:02
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估计特征值的一些基本思想与技巧。
原创
2022-03-21 14:11:45
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【线性代数的本质】“特征空间”的几何解释_哔哩哔哩_bilibili 注：1.x轴上所有的向量都是矩阵A的特征向量，被A作用后，都是放大了2倍。2.x轴是一个一维空间。这个一维空间的基可以是向量(1,0)。3.特征值2所对应的特征向量有很多、很多、很多。。。，这么多特征向量所组成一个空间，叫做特征空间。这个特征空间是基向量(1,0)所张成的一个空间。同理，特征值3也对应了一个
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2023-10-10 10:06:03
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一般来说，GB方法适用于异质化数据。即，若你的数据集全由图片数据构成或者全由视频数据构成之类的，我们称其为同质化数据，这时使用神经网络往往会有更好的表现。但对于异质化数据，比如说数据集中有user gender，user age，也有content data等等的情况，GB方法的表现往往更好。GB方法比神经网络的入门门槛更低，使用起来也更简单。NN和GB方法可以结合起来使用，并常常有很好的表现。我
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2024-10-17 13:17:29
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目录一、Matlab快速绘制栅格地图1、几种常用的地图形式：1.1、尺度地图：1.2、拓扑地图：1.3、语义地图：2、栅格地图用于路径规划的优势：3、matlab绘制栅格地图的核心函数及思想：3.1、colormap函数：3.2、sub2ind函数：3.3、ind2sub函数：3.4、为了在栅格地图呈现随机障碍物的效果，可以设置障碍物出现频率数值，根据该数据在所有栅格中生成随机数，从而确定障碍物
1. import底层原理假设先创建一个文件demonA.py，内容如下：# encoding: utf-8
print("Test demon A")
def add(a, b):
"""
:param a:
:param b:
:return:
"""
return a + b
print("End test Demon
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2024-05-30 00:30:23
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一、背景知识1. 频谱 信号的频谱由两部分组成：幅度谱和相位谱。2. 幅度谱 在傅里叶分析中，把各个分量的幅度随频率的变化称为信号的幅度谱。 补充幅度谱的求解方法：
作者：桂。时间：2017-05-24 10:06:39主要是《Speech enhancement: theory and practice》的读书笔记，全部内容可以点击这里。书中代码：http://pan.baidu.com/s/1hsj4Wlu，提取密码：9dmi 一、谱减的基本原理 A-基本问题基本模型是加性噪声：频域模型：所谓谱减法，可以通过不同的假设进行，一般的：
