书接上文，本篇接下来将介绍特征变换的内容。2.2 特征变换核心思想：将一组特征转换成可用数字表示、形式统一并且包含较可能多原始信息的新特征。一般包括对指化、离散化、归一化、数值化、正规化（规范化）等方法。2.2.1 对指化（1）指数化（numpy.exp()）对数据指数化可以将数据间的差异放大，当我们想直观看到数据之间的大小时可以用指数化。（2）对数化（numpy.log()）平时在一些数据处理中
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2024-02-02 20:16:54
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# 如何在PyTorch中实现振幅谱
本文旨在教会初学者如何在PyTorch中实现振幅谱。振幅谱通常用于信号处理、图像分析等领域，它提供了信号的频率成分的大小信息。下面的步骤将指导你通过这一过程。
## 整体流程
在开始之前，我们先理清实现振幅谱的主要步骤。以下是该流程的概述：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
# Python振幅谱逆傅里叶变换
在信号处理和频谱分析中，振幅谱逆傅里叶变换是一种重要的技术，它可以将信号从频域转换回时域。Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以轻松实现振幅谱逆傅里叶变换。本文将介绍振幅谱逆傅里叶变换的原理和Python实现，并通过代码示例演示如何进行振幅谱逆傅里叶变换。
## 振幅谱逆傅里叶变换原理
振幅谱逆傅里叶变换是指根据信号的振幅谱信息，通
原创
2024-04-09 04:51:00
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卷积和膨胀卷积在深度学习中，我们会碰到卷积的概念，我们知道卷积简单来理解就是累乘和累加，普通的卷积我们在此不做赘述，大家可以翻看相关书籍很好的理解。最近在做项目过程中，碰到Pytorch中使用膨胀卷积的情况，想要的输入输出是图像经过四层膨胀卷积后图像的宽高尺寸不发生变化。开始我的思路是padding='SAME'结合strides=1来实现输入输出尺寸不变，试列好多次还是有问题，报了张量错误的提示
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2024-05-29 09:55:50
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设有个相互独立的观测结果，，，，诸对和受同一因素影响，~。其中和均未知。在指定显著水平下，检验假设 的问题，称为基于成对数据的检验问题。由于~，且未知，故可用检验法解决基于成对数据的检验问题。 由于~，，其中未知。在显著水平下，为检验假设（或或），scipy.stats包提供了函数 其参数a表示序列，popmean表示的假设值，alternative为三个选项之一’two-sided’，‘gre
写在前面 上篇文章详细介绍了线性回归分析方程、损失方程及求解、模型评估指标等内容，其中在推导多元线性回归使用最小二乘法的求解原理时，对损失函数求导得到参数向量 的方程式 上式中有解，即能够得到最后一步的前提条件是 存在逆矩阵，而逆矩阵存在的充分必要条件是特征矩阵不存在多重共线性。 本文将详细介绍线性回归中
生成式对抗网络GANGenerative Adversarial Nets, 生成式对抗网络生成模型生成式对抗网络（GAN）的目的是训练这样一个生成模型，生成我们想要的数据GAN框架判别器(Discriminator)：区分真实(real)样本和虚假(fake)样本。对于真实样本，尽可能给
出高的评分1；对于虚假数据，尽可能给出低个评分0生成器(Generator)：欺骗判别器。生成虚假数据，使得
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2023-08-08 14:19:45
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视频学习1. GAN（生成式对抗网络）GAN的框架GAN的工作原理由判别器和生成器组成判别器（Discriminator)：区分真实(real)样本和虚假(fake)样本。对于真实样本，尽可能给出高的评分1；对于虚假数据，尽可能给出低的评分0生成器（Generator)：欺骗判别器。生成虚假数据，使得判别器D能够尽可能给出高的评分1生成器和判器存在着对抗的关系，通过不断的对抗使最终结果无限接近我们
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2024-02-05 11:31:40
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本篇博客简单介绍了生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)，并基于Keras实现深度卷积生成对抗网络(DCGAN)。以往的生成模型都是预先假设生成样本服从某一分布族，然后用深度网络学习分布族的参数，最后从学习到的分布中采样生成新的样本。例如变分自编码器就是构建生成样本的密度函数，这种模型称为显示密度模型。 GAN并不学习密度函数，而是基于随机噪声，通过
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2024-08-12 17:14:29
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1.GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是：G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就
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2023-12-26 17:36:47
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一、生成对抗网络GANGenerative Adversarial Network 两个组件组成：一个生成器，用于生成虚拟数据，另一个是鉴别器，用于(GAN)生成式深度学习算法，可创建类似于训练数据的新数据实例。GAN 工作原理概要如下：（1）初始训练期间，生成器产生虚拟数据，并输入鉴别器。（2）鉴别器基于学习模型区分生成器的假数据和真实样本数据。（3）对抗网络将鉴别结果发送给生成器和鉴别器以更新
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2023-11-14 10:39:22
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# 用Python生成PRPD谱图
在电气工程中，PRPD（Partial discharge pattern）谱图是一种用于检测绝缘系统中部分放电的图谱。部分放电是电介质中的局部放电现象，是绝缘系统可能存在问题的重要指标。通过分析PRPD谱图，我们可以了解绝缘系统的健康状况，及时发现潜在问题。
Python作为一种强大的编程语言，可以很方便地用于生成PRPD谱图。接下来，我们将介绍如何利用P
原创
2024-05-04 05:14:57
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# 生成对抗网络（GAN）及其在Python中的实现
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种深度学习模型，由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成逼真的数据样本，而判别器的目标是尽可能正确地区分生成的假样本和真实的数据样本。两个网络通过对抗训练的方式共同提升，最终生成器可以
原创
2024-07-06 03:58:21
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# 生成对抗网络 (GAN) 科普文章
在深度学习领域，生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是一个颇具吸引力的概念。自2014年提出以来，GAN在图像生成、语音合成和图像翻译等领域都展现了显著的能力。本文将为您介绍GAN的基本原理，并提供一个简单的Python实现示例。
## GAN的基本原理
GAN由两个主要部分组成：生成器（Generat
## Python生成对角阵
在线性代数中，对角阵（Diagonal Matrix）是一个主对角线上的元素都不为零且其余元素都为零的方阵。对角阵在矩阵计算、特征值计算和线性变换等领域中具有广泛的应用。本文将介绍如何用Python生成对角阵，并提供相应的代码示例。
### 对角阵的定义
对角阵是一个具有以下形式的方阵：
```
D = | d1 0 0 ... 0 |
|
原创
2023-10-16 03:34:46
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列表生成式在Python语言中，所谓的列表生成式，顾名思义，就是说可以生成list列表的表达式，是Python内置的一种强大的功能。列表生成式即List Comprehensions，列表生成式作用是用来生成列表的，那么其特点也肯定是使用“[]”来去表示的。例如想对列表里面的数据进行运算后重新生成一个新的列表，如[1,2,3 ... 100],按平常思维就是先定义一个列表c，然后for循
Seiscomp3系统的代码量比较可观的，用代码统计工具算了一下，大概有49万行代码，主要以C/C++和python为主。如果没有C/C++基础的话，有不小的难度。最近因为工作的需要对Seiscop3的源码进行了部分走读，对系统的架构有一些了解，但对于代码细节还有待研究，此博客的目的主要是记录学习过程，希望给后来的同学一点启示，少走些弯路。当
# Python生成对象数组的实现方法
## 概述
本文将向刚入行的小白开发者介绍如何在Python中生成对象数组。我们将通过一系列的步骤来实现这个目标，包括定义对象类、创建对象实例和将实例添加到数组中。我们将使用Python的面向对象编程（Object-Oriented Programming, OOP）思想来完成这个任务。
## 生成对象数组的步骤
下面是生成对象数组的整个过程的步骤，我们
原创
2024-01-10 11:49:29
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# 使用Python生成对话漫画：从小白到实践
## 引言
在当今的数字时代，漫画和动画作为一种流行的表达方式，吸引了大量的创作者和爱好者。有时候，你可能想把自己的对话或创意转化为漫画的形式。而这篇文章将带你一步步实现这一目标，使用Python生成对话漫画。
## 总体流程
在开始之前，我们需要明确整个项目的流程。以下是实现“Python生成对话漫画”的主要步骤：
| 步骤
目录6-1 振幅解调基本工作原理一．普通调幅波的解调1.大信号检波基本工作原理2.检波失真（1）对角线失真（2）割底失真二．抑制载波调幅波的解调电路6-2 振幅解调实验电路1．二极管包络检波2．同步检波6-3 振幅解调实验目的、内容和步骤一、实验目的二．实验内容三．实验步骤（一）实验准备（二）二极管包络检波1．AM波的解调① AM波的获得② AM波的包络检波器解调③ 观察对角切割失真④观察底部切
