关于时域、空域和频域的概念空间域（spatial domain）也叫空域，即所说的像素域，在空域的处理就是在像素级的处理，如在像素级的图像叠加。通过傅立叶变换后，得到的是图像的频谱。表示图像的能量梯度。频域（频率域）——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。时域（时间域）——自变量是时间,即横轴是时间,纵轴
上一篇文章中我们讲到了有量纲的特征值含义。(Mr.括号：时域分析——有量纲特征值含义一网打尽)然而在信号表征时，有量纲指标虽然对信号特征比较敏感，但也会因工作条件（如负载）的变化而变化，并极易受环境干扰的影响，具有表现不够稳定的缺陷。相比而言，无量纲指标能够排除这些扰动因素的影响，因而被广泛应用于特征提取的领域当中。无量纲指标主要包括峰值因子，脉冲因子，裕度因子，峭度因子，波形因子以及峭度因子和偏
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2024-09-11 20:58:43
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时域信号频谱分析如果需要对时域内信号的频谱进行分析，需要了解几个基本的概念：时域：时域（Time domain）是描述数学函数或物理信号对时间的关系，比如说一个数学表达式：,这个表达式y是随着t的改变而改变，也就是说因变量y随着自变量t的变化而变化。这个式子也就是在时域上的。再例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。时域是真实世界，是惟一实际存在的域。因为我们的经历都是在时域中发展和验证
在之前的文章（Mr.括号：信号时域分析方法的理解（峰值因子、脉冲因子、裕度因子、峭度因子、波形因子和偏度等））里对时域指标做过一些分析。最近由于新建立一个公众号（括号的城堡）将会对以前讲过的内容进行系统的梳理。内容将在公众号首发，欢迎大家关注。时域特征值是衡量信号特征的重要指标，时域特征值通常分为有量纲参数与无量纲参数。所谓“量纲”，简单地理解就是“单位”。有量纲的参数就是有单位的，比如平均值，一
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2024-10-28 09:58:09
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时域特性与频域特性从字面理解时域就是时间区域或者说时间范围，频域就是频率区域或者说频率范围。某个信号量随时间变化的特征，就是这个信号量的时域特性。信号的时域特性可以用时间波形显示。时域函数可以转换为频域函数，频域特性则是时域的积分变换。信号反射(Reflection) 电信号波沿传输线向前传输遇到不连续机构时部分反弹回来，其传输方向与入射方向相反，这
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2024-01-12 12:17:49
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时域与频域1.时域：是真实的世界，是唯一存在的域。其中：Fclock是时钟频率，单位为GHz.Tclock是时钟周期，单位为ns.根据逻辑系列可知，下降时间通常比上升时间短一些（由典型CMOS输出驱动器的设计造成的）上升边：信号从低电平跳变到高电平所经历的时间（10%~90%或20%-80%）20%-80%作为品质因数会好一些，IBIS模型常常用。一般而言，驱动器下降沿比上升沿更短，因为N管比P管
# 理解机器学习中的输入特征和输出特征
在机器学习领域，特征（features）是影响模型性能的关键因素。输入特征和输出特征是构建模型的基础。本文将深入探讨什么是输入特征和输出特征，并通过示例代码帮助你理解这些概念。
## 什么是输入特征？
输入特征是模型在训练和预测时所需的直接数据。它们是用于描述情境的变量，模型利用这些变量进行预测。例如，在房价预测模型中，输入特征可能包括房屋面积、卧室数
SVM是纯粹的分类模型支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，追求最大明显划分。感知机 （perceptron）：感知机是神经网络（深度学习）的起源算法，追求完全划分，先讲这个。感知机是二分类的线性模型， 其输入是实例的特征向量， 输出的是事例的类别，分别是+1和-1，属于判别模型。 感知机学习的目标是求得一个能够将训练数据集正实例点和负实例点完全正
1.注册中国大学MOOC2.选择北京理工大学嵩天老师的《Python网络爬虫与信息提取》MOOC课程3.学习完成第0周至第4周的课程内容，并完成各周作业第一周Requests库的爬取性能分析import requests
import time
def getHTMLText(url):
try:
r = requests.get(url,timeout=30)
目录1. 电阻元件【
R
R
R】2. 电容元件【
时域、频域、时频域特征提取matlab程序的zip： https://www.lanzoui.com/b01bp72xa时域特征时域信息是以时间为变量，描绘出信号的波形[22]。时域信号包括量纲特征参数以及无量纲特征参数。根据工作状况的差异，有量纲特征值的大小相应发生改变，而且工作环境对有量纲特征值有很大影响，具有表现不够稳定的缺陷，给工程应用带来一定困难，而无量纲指标对负载及转动速度的改变不敏感
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2023-12-06 11:14:40
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在机器学习和数据科学领域中，特征工程是提取、转换和选择原始数据以创建更具信息价值的特征的过程。假设拿到一份数据集之后，如何逐步完成特征工程呢？步骤1：特性类型分析不同类型的特征包含的信息不同的，首先需要按照赛题字段的说明去对每个字段的类型进行区分。下面是对不同类型的特征进行编码和操作的方法，
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2023-10-18 11:29:37
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1.最简单的解释频域就是频率域，平常我们用的是时域，是和时间有关的，这里只和频率有关，是时间域的倒数。时域中，X轴是时间，频域中是频率。频域分析就是分析它的频率特性！2. 图像处理中： 空间域，频域，变换域，压缩域等概念！只是说要将图像变换到另一种域中，然后有利于进行处理和计算比如说：图像经过一定的变换（Fourier变换，离散yuxua DCT 变换），图像的频谱函数统计特性：图像的
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2024-02-17 08:28:48
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《特征工程入门与实践》 笔记 目录《特征工程入门与实践》 笔记特征构建1.检查数据集2.填充分类特征2.1 处理分类数据2.2 处理定量数据2.3 放入流水线同时填充3.编码分类变量3.1 定类等级的编码3.2定序等级的编码3.3 连续特征分箱3.4 组装流水线4.扩展数值特征多项式特征 特征构建1.检查数据集查看数据集各列的类型和等级，等级分类参见特征工程系列（二）特征理解2.填充分类特征2.1
Trait是自 PHP 5.4.0 起添加的一个新特性，是 PHP 多重继承的一种解决方案。例如，需要同时继承两个 Abstract Class， 这将会是件很麻烦的事情，Trait 就是为了解决这个问题。下面是一个例子，类Demo同时继承了Test1、Test2：<?php
trait Test1{
public function add($a, $b){
echo
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2023-10-18 20:35:47
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CMFA_Net: A cross-modal feature aggregation network for infrared-visible image fusion（CMFA_Net: 用于红外-可见光图像融合的跨模态特征聚合网络）在这项工作中，开发了一个无监督的跨模态特征聚合网络 (CMFA_Net)，该网络有效地探索内部特征之间的潜在相关性，并处理这些信息以融合令人满意的图像。首先，提出
本文主要是我在学习GNN的时候补充的信号与系统的内容，暂且本文的内容够用，如果后续还有那就后面补充。 我看这部分内容没有做数学推导，主要是考虑在应用层面的内容，最主要的在于理解这是个什么东西。 当然由于学无止境，我难免会有些东西理解的错误或者没有写明白的部分，希望各位多多指教。 目录1 时域与频域1.1 时域1.2 频域1.3 时域与频域可视化解释2 复变函数3 傅里叶变换3.1 傅里叶变换简洁理
机器学习中特征缩放的问题是一个非常重要的概念，尤其在处理数据时，特征缩放能够显著提升模型的性能。在这篇博文中，我将详细讲解特征缩放的不同策略，如何进行版本对比，迁移指南，以及与兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展相关的内容。
### 版本对比
在特征缩放的版本对比中，我们需要考虑不同版本的适用场景和特性，以下是对比的结果：
| 版本 | 特性描述
1 引入 俗话说，“巧妇难为无米之炊”。在机器学习中，数据和特征便是“米”，模型和算法则是“巧妇”。没有充足的数据、合适的特征，再强大的模型结构也无法得到满意的输出。 特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现 ...
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2021-07-21 16:28:00
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# 机器学习中的特征对称性
机器学习的核心是从数据中学习模式，而特征选择是这一过程中至关重要的一步。在特征选择中，特征对称性是一种重要的概念。简单来说，特征对称性是指在给定的特征中，某些特征或其组合在不同的条件下应该保持相同的表现。这种对称性可以帮助我们提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。
## 特征对称性的基本概念
在机器学习中，特征对称性往往表现为输入特征与目标变量之间一种结构性的联系
