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傅里叶变换傅立叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。傅里叶认为**“任何”周期信号都可以表示为一系列成“谐波关系”的正弦信号的叠加**常见例子：分解声音中的频率时域→频域（去除噪音）频域→时域（还原语音）a. 丢进去一个冰激凌(时域信号),就可以得到一个冰激凌配方(频域信号) —傅里叶变换f^(ξ)=∫−∞∞f(x) e−2πixξ dx{\displaystyle {\hat {f}}(\xi )=\int _{

正态分布正态分布（normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution）、正规分布，是一个非常常见的连续概率分布。正态分布在统计学上十分重要，经常用在自然和社会科学来代表一个不明的随机变量。若随机变量X服从一个位置参数为μ\muμ 、尺度参数为σ\sigmaσ的正态分布，记为：X∼N(μ,σ2)X \sim N(\mu,\sigma^2)X∼N(μ,σ2)则其概率密度函数为f(x)=1σ2π  e−(x−μ)22σ2 ⁣{\displaystyle f(

简介在信息论中，熵（entropy）是接收的每条消息中包含的信息的平均量，又被称为信息熵、信源熵、平均自信息量。熵最好理解为不确定性的量度而不是确定性的量度，因为越随机的信源的熵越大。比较不可能发生的事情，当它发生了，会提供更多的信息。熵的单位通常为比特，但也用Sh、nat、Hart计量，取决于定义用到对数的底。熵的概念最早起源于物理学，用于度量一个热力学系统的无序程度。在信息论里面，熵是对不确定性的测量。但是在信息世界，熵越高，则能传输越多的信息，熵越低，则意味着传输的信息越少。英语文本数据流