梳理率失真的计算方法，并对重点问题的思考做一个记录
之前在学信息论这门课的时候，对于求率失真的方法虽然记住了，但是并没有理解。这次重新梳理率失真的计算方法，并对重点问题的思考做一个记录。本轮梳理将以Cover & Thomas的EoIT教材作为主要大纲，并结合一些参考文献：特定信源分布下的率失真函数计算单个离散信源-伯努利分布单个连续信源-正态分
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2023-12-10 11:52:33
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【自控笔记】5.2频率特性的四种表现方式及Matlab绘制系统的频率特性G(jω)可以用函数形式表示，也可以用图形和曲线表示。它们分别是频率特性图、幅相特性图、对数频率特性图、对数幅相特性图。四种表示方式对比如下： 下面以T=1的惯性环节为例，绘制四种表示图。一、频率特性图 频率特性曲线包括幅频特性曲线和相频特性曲线。幅频特性曲线是幅值|G(jω)|的变化规律。相频特性曲线是描述相角∠
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2023-11-02 06:41:43
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1. 基本概念一个系统的频率特性指的是对通过该系统的信号的不同频率分量产生的影响。这种影响体现在：1）对输入信号的不同频率分量造成幅度上的比例放大或缩小；2）对输入信号的不同频率的分量造成相位上的偏转。系统对输入信号产生的第一种影响，以频率f为横坐标，以幅度比例放大或缩小的因子为纵坐标，做出的二维曲线，就是系统的幅频响应曲线，记为A(f)。同理，以频率f为横坐标，以相位偏转的大小为纵坐标，做出的曲
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2024-05-28 21:18:59
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一、设计Butterworth滤波器设计滤波器，其实就是设计传递函数，butterworth低通滤波器的传递函数如下：对于butterworth高通滤波器，唯一的区别是分子项，从1变为s^N。 高低通Butterworth滤波器归一化后的系数如下： （所谓归一化，就是只按照阶数来定系数，不考虑截止频率）反归一化过程（考虑截止频率）：将s用以下公式代替，wc为截止频率，单位rad/s。 就得到考虑了
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2023-12-28 22:05:41
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虽然matlab可以直接根据传递函数的Bode图，但是绘制系统的开环幅频渐进特性曲线对自动控制原理的学习仍有其意义。参考胡寿松老师的自动控制原理的绘制幅频渐进特性曲线的代码，对代码进行了验证、优化和注释。注释之处是对该代码的简单理解，希望对刚开始学习自动控制原理的小伙伴有所帮助！博文贴出的代码可以直接复制到 .m文件中使用。 %绘制系统的开环对数幅频渐进特性曲线
%%% 使用方法
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2023-11-26 08:22:17
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# Python 幅频特性曲线科普
在信号处理和控制工程中，幅频特性曲线是一个非常重要的概念。它能够展示系统对不同频率信号的反应，帮助工程师和科学家们分析和设计系统。在本篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 绘制幅频特性曲线，并深入了解其中的原理。
## 1. 幅频特性曲线的定义
幅频特性曲线是指一个线性时不变系统对不同频率的输入信号所产生的输出幅度的变化关系。具体来说，它展示了输入信
实验四 线性系统的频域分析一、实验目的1．掌握用MA TLAB 语句绘制各种频域曲线。2．掌握控制系统的频域分析方法。二、基础知识及MATLAB 函数频域分析法是应用频域特性研究控制系统的一种经典方法。它是通过研究系统对正弦信号下的稳态和动态响应特性来分析系统的。采用这种方法可直观的表达出系统的频率特性，分析方法比较简单，物理概念明确。1．频率曲线主要包括三种:Nyquist 图、Bode 图和N
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2023-11-29 17:14:35
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# 使用 Python 实现曲线波动率分析
在金融领域，波动率是一项重要的指标，用于衡量资产价格波动的程度。Python 提供了丰富的库，可以帮助我们计算和分析波动率。本文将指导初学者逐步实现波动率计算，并用表格展示整个流程。
## 实现流程
以下是实现波动率计算的步骤：
| 步骤 | 描述 |
在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)和召回率(recall),Roc曲线与PR曲线这些概念。目录1.TP,FP,TN,FN2.精确率(Precision)召回率(Recall)与特异性(Specificity)2.1精确率(Precision)2.2召回率(Recall)2.3特异性(Spec
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2024-07-20 17:55:06
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http://hi.baidu.com/vv1133/blog/item/d03a6723688b054dac34de2b.html 源地址
所谓率失真（distortion-rate），其实指的是图像失真度与编码码率二者之间的相互关系。
&n
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精选
2012-11-26 09:57:11
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信息率失真函数的性质R(D) 是非负的实数, 。其定义域为 , 其值为 。当 时, R(D) 是关于 的下凸函数R(D) 在定义域内是失真度 的 型下凸函数R(D) 的单调递减性及连续性容许的失真度越大, 所要求的信息率越小。反之亦然。率失真函数的单调递减和连续性R(D) 的非增性也容易理解。允许的失真越大 信息率越小。根据率失真函数的定义，
原创
2023-04-24 10:15:02
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前言这其实是我们一次课程作业，以上证50ETF期权为例说明波动率微笑现象。按习惯我先上网搜了一下看有没有前辈写过这样的代码，毕竟重复造轮子不好嘛。没想到真的有但是这份代码有个问题，就是需要自己手动搜集数据，而且输出的数据不是标准的DataFrame。趁着做作业的机会，我借鉴并改写了作者的代码，主要实现了以下改进：使用plotly作图，生成可交互式图像。利用tushare自动拉取数据，
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2023-10-27 17:26:13
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半导体二极管半导体二极管的伏安特性：I=f(U) 二极管正向特性：加正向电压，当电压处于0-UON时，二极管无法正常导通工作，成为二极管的死区电压，当电压大于UON是，二极管处于导通的状态，这是二极管的电压和电流之间是成指数关系变化二极管反向特性：加反向电压，从图上看，反向电压的增大到一定的程度时，电流IS不在增大，我们称之为反向饱和电流，当反向电压增大到UB时，电流会瞬
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2024-07-12 09:12:05
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目录QuantLib 金融计算——收益率曲线之构建曲线（3）概述估算期限结构的步骤读取样本券数据一些基本配置配置 *Helper配置期限结构估算期限结构汇总结果当前实现存在的问题与对策参考文献附录扩展阅读如果未做特别说明，文中的程序都是 python3 代码。QuantLib 金融计算——收益率曲线之构建曲线（3）载入 QuantLib 和其他包：import QuantLib as ql
imp
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2024-01-03 21:56:19
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# Python音频采样率转换与失真问题探讨
音频信号的处理在数字音频领域中占据着重要的位置。采样率是指数字音频每秒钟采集的样本数，通常以赫兹(Hz)为单位来表示。音频的质量和体验在很大程度上依赖于采样率的选择。然而，在进行音频采样率转换时，如果不谨慎处理，可能会导致音频失真。这篇文章将对Python音频采样率转换的基本原理进行讨论，并探讨如何使用Python来实现这一功能，同时分析因采样率转换
对太阳能电池进行电流-电压(I-V)特性分析对推导有关其性能的重要参数至关重要，包括最大电流(Imax)和电压(Vmax)、开路电压(Voc)、短路电流(Isc)以及效率(η)。多组太阳能电池IV测试系统方案使用国际标准AAA级别太阳能模拟器取代传统的卤素灯，氙灯等光源，能够完全模拟太空和地面的太阳能光谱，解决了实验室测试太阳能电池入射光谱的匹配问题；而电池IV特性测试仪器采用国产高精密S系列源表
在数字信号处理领域，幅频特性曲线和相频特性曲线是理解低通滤波器功能的重要工具。本文将以 Python 为基础，详细介绍如何实现低通滤波器的幅频特性曲线和相频特性曲线的生成。接下来，我们将按顺序完成环境准备、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
首先，确保你已经在本地环境中安装了必要的软件包。这里的前置依赖包括 Python 及其一些常用库。以下是一个关于版本兼容
# Python绘制Loss曲线与准确率曲线
在机器学习模型的训练过程中，评估模型性能至关重要。通常，我们会使用**Loss曲线**和**准确率曲线**来观察模型训练过程中的表现。这两条曲线不仅能帮助我们检查模型的训练情况，还能提供改进模型的方向。本文将介绍如何使用Python绘制这两条曲线，并通过代码示例将其实现。
## 1. Loss曲线与准确率曲线
### Loss曲线
Loss（损
原创
2024-10-08 04:10:56
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相关知识：均方损失函数：这里 loss, x, y 的维度是一样的，可以是向量或者矩阵，i 是下标。很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。(1)如果 reduce = False，那么 size_average 参数失效
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2024-09-13 22:40:23
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# jQuery 曲线特性
jQuery 是一个流行的 JavaScript 库，用于简化 JavaScript 编程。它提供了许多实用的功能，其中包括对动态效果和动画的支持。其中一个特性就是曲线特性，它允许开发者在页面中创建平滑的过渡效果，使用户体验更加流畅和美观。
## 曲线特性的作用
在网页开发中，经常需要实现元素的运动效果，比如从一个位置移动到另一个位置，或者改变元素的大小、颜色等属
原创
2024-05-02 05:49:37
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