2016年1月10日

【无线通信】射频杂散(RF Spurious Emissions) 射频杂散(RF Spurious Emissions)是指在无线通信系统中,除了在指定频率范围内的预期信号之外,任何不需要的或非预期的射频信号。这些杂散信号可能会干扰其他通信系统,降低系统性能,并违反无线电通信法规。射频杂散通常包括谐波、次谐波、互调产物和其他非线性失真所产生的信号。 阅读详情

好长时间没有写博客了,主要是现在正在出差,现在趁着闲着的时间写点博客吧。

    好长时间没有更新机器学习和编程之美系列的博客,原因在于,由于时间的不足,我只能先看视频,然后趁着有时间了在写博客,视频我现在已经看完了,机器学习基石和机器学习技法的视频我都看完了。现在我的想法是自己找些数据进行实战,一切的理论的深入理解都是靠实战来完成的。

   我自己采用了Anaconda来进行我的机器学习实战的开发工具吧,主要使用其集成的Spyder作为编码工具,这个系列作为我在从零到熟悉该工具的遇到问题的解决方案吧。

以下的内容摘自一个百度经验。

tile函数:

tile函数位于python模块 numpy.lib.shape_base中,他的功能是重复某个数组。比如tile(A,n),功能是将数组A重复n次,构成一个新的数组,我们还是使用具体的例子来说明问题:
    先来引入numpy下的所有方法:

我们创建一个a,如图下图,使用tile来创建b,注意看b的数据结构:

假如我们输入一个元组(1,2),我们会得到一样的结果,与上面相同的b:

当然,我们想要a变为一个二维数组,就要换一种重复的方式了:

shape函数:

shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。它的输入参数可以使一个整数表示维度,也可以是一个矩阵。这么说你可能不太理解,我们还是用各种例子来说明他的用法:
一维矩阵[1]返回值为(1L,):
二维矩阵,返回两个值:
一个单独的数字,返回值为空 :
我们还可以将shape作为矩阵的方法来调用,下面先创建了一个单位矩阵e:
我们可以快速读取e的形状:
假如我们只想读取e的第一维度长度,使用shape[0] :

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云金
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