- 博客(6)
- 资源 (22)
- 收藏
- 关注
原创 HP LaserJet Pro MFP M126nw打印机在Win11操作系统中无法打印问题的解决方案
HP LaserJet Pro MFP M126nw打印机在Win11操作系统中无法打印问题的解决方案
2022-07-21 05:58:52
9543
原创 支持向量机(SVM)之“超平面”科普
也许太基础,大牛们一般不大讲超平面方程是怎么来的。作为喜欢钻牛角尖的我,同时又是机器学习小白的我,还是认真学习了一下。学习结果如下图所示。简而言之,对于任意的一个超平面,如图中橙线所示,有个与之垂直的向量,称为法向量。假设法向量记为 w,则超平面与法向量的内积 <w,x>为常数。从几何意义上讲,内积等于向量x在法向量w方向上的投影长度|x|与法向量长度|w|的乘积。其中,\th...
2019-02-26 20:36:33
4387
原创 收缩运算(Shrinkage)的扩展——L1范数优化替换为L2范数优化
接着上一讲,我们继续考虑收缩运算(Shrinkage)的扩展,即如果L1范数优化替换为L2范数优化,是否依然能够得到简洁的解呢?将L1范数更换为L2范数,考虑如下的优化问题: (1)上式关于变量x求导,得到一阶优化条件 (2) ...
2019-02-14 22:06:48
2355
3
原创 压缩感知应用实例(2)——不完备测量数据的稀疏向量恢复(前后向分割算法)
接着上次的实例,我们继续学习如何利用前后向分割算法来求解压缩感知数据恢复问题。本次实例,我们主要了解:收缩(Shrinkage)运算、前后向分割算法(Forward-Backward Splitting Algorithm)。由于已经在线下做了笔记,而编辑公式又太麻烦,所以推导过程用下面的图片给出。...
2019-02-12 09:11:17
1005
原创 压缩感知应用实例(1)——不完备测量数据的稀疏向量恢复(经典线性规划求解方法)
在本例中,原始稀疏向量。假设,中的非零向量数目为10。如果不对数据压缩,直接用一个矩阵对数据进行变换,得到全观测数据: (1)这里,为线性变换矩阵,本文中假设其为离散傅里叶(DCT)变换矩阵,原始稀疏向量和对其进行DCT变换之后和全观测数据如下图所示:在压缩感知中,我们希望通过对的线性变换减少观测数据的数目。例如,令矩阵,使得,并假设矩阵是由矩阵随机选择行元素所生成。利用...
2019-01-29 21:16:49
2361
1
自制双面PCB方法——不用定位孔
2017-08-11
MIMO-OFDM wireless communications with MATLAB
2014-07-29
PPT of Fundamentals of wireless communication
2012-02-15
Principles of Communication System Simulation with Wireless Aplications源代码
2012-02-09
Convex Optimization in Signal Processing and Communications
2011-09-14
OrCAD Capture/Layout PCB 设计全攻略
2009-08-02
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人