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RSS订阅原创 独立成分分析学习及其高阶应用，wav分离音频信号
ICA是一种盲源信号分离方法，通常用于从多个信号中提取出独立的信号。具体来说，ICA通过数学和统计学的方法，假设多个信号是通过某种混合过程产生的，目标是从混合信号中恢复原始的独立信号。加载混合音频信号：假设我们有两个或更多混合的音频信号，接下来我们将使用ICA来从中分离出独立的音频信号。使用ICA进行分离：应用ICA算法，利用已知的混合信号来恢复原始的源信号。播放和保存分离的信号：分离后的音频信号将与原始源信号进行比较，输出并保存分离的音频文件。
2025-04-02 02:05:15
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原创 主成分分析（PCA）学习介绍及其高阶应用，金融风险分析
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是统计学中一种重要的降维技术。它通过寻找数据中各特征之间的线性关系，来降低数据的维度，同时保留数据中的主要信息。PCA在机器学习、信号处理、图像处理等领域广泛应用，特别是在数据降维、特征提取和模式识别中有着重要作用。本文将介绍PCA的基本原理、应用，以及一些高级应用，帮助大家理解PCA在实际问题中的重要性。
2025-04-01 00:04:53
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原创 同调分析学习介绍及高阶应用，基于持久性同调的异常检测与可视化
同调分析可以通过计算数据集的Betti数，来揭示数据中的拓扑结构特征。β₀：表示数据集的连接成分，通常用于描述数据中的孤立点。β₁：表示1维孔洞的数量，即在数据中循环的路径数目。β₂：表示2维孔洞的数量，通常表示数据中包围区域的数量。通过计算不同维度的Betti数，我们可以揭示一个复杂数据集的拓扑特征。
2025-03-28 00:53:35
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原创 维格纳分布介绍，量子纠缠研究，w态，噪声模拟
Wα2π∫−∞∞⟨ψ∣DβρD†β∣ψ⟩e−2Imαβ∗d2βWαπ2∫−∞∞⟨ψ∣DβρD†β∣ψ⟩e−2Imαβ∗d2β其中：( \rho ) 是系统的密度矩阵。Dβexpβa†−β∗aDβexpβa†−β∗a其中 ( a^\dagger ) 和 ( a ) 分别是产生和湮灭算符，( \beta ) 是复数，表示相空间的坐标。
2025-03-26 00:21:49
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原创 量子计算模拟中的测量与噪声建模：基于 3 量子比特系统分析
量子计算是一个充满未来潜力的领域，吸引了大量研究者投入其中，探索如何利用量子力学的基本原理来进行高效计算。尽管量子计算机的硬件实现还在不断发展，我们可以通过模拟来对量子系统的行为进行研究和验证。今天，我将向大家展示如何使用 MATLAB 编写代码，模拟一个三量子比特系统，计算测量概率，并引入噪声模型，进而通过模拟测量分析量子态。
2025-03-24 23:28:43
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原创 Kafka 磁道寻址过程详解
Apache Kafka 是一款高吞吐、分布式的消息流平台，广泛应用于实时数据处理和事件驱动系统。在 Kafka 中，消息是存储在磁盘上的，这种高效的数据读写性能得益于 Kafka 独特的磁盘存储架构和寻址机制。本文将从 Kafka 的存储结构、磁道寻址机制以及其高性能背后的原理展开详细探讨。磁道寻址，在计算机系统中通常指磁盘在数据读写时如何找到目标数据存储的物理位置。现代磁盘（尤其是 SSD 和 RAID）已经极大优化了寻址性能，但对于分布式系统如 Kafka，其逻辑寻址也尤为关键。
2024-12-18 19:28:36
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原创 多模态情感分类：文本、音频和图像特征的提取与融合（老友记素材），matlab中Resnet50,vgg16安装
多模态情感分类是一项综合利用文本、音频和图像信息预测情感类别的任务。这种方法试图结合多种数据模态的特性，提供更加鲁棒的情感识别能力。在这篇博客中，我们将分享一段多模态情感分类的完整代码，结合关键概念、特征提取方法以及模型训练与评估的具体步骤，带领大家深入理解多模态分类背后的原理。多模态情感分类是一种机器学习任务，它通过处理和融合多种数据模态（如文本、音频、图像），预测样本的情感类别。文本情感分析：分析语句、评论的情感倾向（正面、中性或负面）。音频情感分析：从语音数据中提取情感信息（愤怒、高兴、悲伤等）。
2024-12-18 19:10:00
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原创 为什么 Java JDK 21 中的虚拟线程不适合 CPU 密集型任务？
在 JDK 21 中，Java 引入了一个全新的并发编程工具——虚拟线程。虚拟线程极大地简化了高并发编程，尤其是在 I/O 密集型任务场景中具有显著的优势。虚拟线程的轻量级特性让开发者能够轻松创建成千上万个线程而不会消耗大量系统资源。然而，虚拟线程并非在所有场景中都适用，尤其在 CPU 密集型任务 中，虚拟线程并不能带来显著的性能提升，甚至可能因为资源争用而降低系统的效率。本文将深入探讨虚拟线程的工作原理，并解释为什么它们在 CPU 密集型任务中表现不佳。
2024-10-29 13:37:07
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原创 Java JDK 21中的虚拟线程：原理与应用
Java 作为一种广泛使用的编程语言，几十年来在并发处理方面不断创新和优化。在 JDK 21 中引入的虚拟线程（Virtual Threads）标志着 Java 并发编程的一个重要里程碑。虚拟线程的引入极大地简化了高并发系统的开发，使得创建和管理大量线程成为可能。本文将详细探讨虚拟线程的原理、设计目标、实现机制以及其在实际应用中的优势。虚拟线程是一种轻量级的线程实现，与传统的操作系统线程（也称为平台线程）相比，虚拟线程占用的系统资源更少，启动和销毁的开销也更小。
2024-10-29 13:17:33
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原创 使用 IFTTA 算法进行图像去噪：优化、实现与分析
图像去噪在计算机视觉和图像处理领域扮演着重要角色，尤其是在医学成像、卫星图像分析和图像识别等对图像质量要求极高的领域中。常见的图像去噪算法如非局部均值（NLM）、总变分（TV）、波尔滤波（BM3D）等都在保留图像细节的同时进行去噪，但这类算法在处理高噪声图像或复杂纹理时往往计算复杂度较高。今天我们将探讨一种基于张量分解的去噪算法——IFTTA（Inverse Fast Triple Tensor Approximation），它不仅计算效率高，而且在去噪效果和细节保留方面表现优异。
2024-10-29 11:07:00
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原创 从量子力学角度谈谈念念不忘，必有回响这句话的理解
念念不忘，必有回响”这一句常见的古语，通常用于表达在心理层面上，某些强烈的念想或执念会在未来某个时刻产生反馈或实现。在量子力学的背景下，这句话可以从以下几个方面进行解读，但要注意，量子力学与这类哲学或心理学表述之间并无直接联系，因此以下只是尝试用量子力学的概念作一种启发性的类比。从量子力学的角度，虽然没有科学证据表明“念念不忘，必有回响”这种心理现象与量子现象之间有直接的联系，但量子力学中的一些概念，如叠加态、观察者效应、量子纠缠等，提供了一种类比的方式，可以帮助我们从物理学的角度去思考这个哲学命题。
2024-10-23 09:30:28
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原创 深入理解RPSO算法：排斥粒子群优化算法及其高阶应用，附带优化建议
在现代优化问题中，粒子群优化算法 (Particle Swarm Optimization, PSO) 被广泛应用于工程、机器学习和经济学等多个领域。然而，标准的 PSO 算法在搜索复杂问题时，容易陷入局部最优，特别是在多峰问题中。为了改善 PSO 算法的全局搜索能力，研究者提出了多种改进方案，其中之一便是 RPSO（Repulsive Particle Swarm Optimization, 排斥粒子群优化）。PSO 是一种模仿鸟群或鱼群觅食行为的群体智能优化算法。
2024-10-23 01:45:58
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原创 Java JDK 23 新特性详解：功能、概念与用法
JDK 23 在这方面迈出了重要的一步，推出了初步的值类型支持，允许开发者使用更加轻量的对象模型，减少内存消耗并提升性能。JDK 23 在此基础上进行了更多的优化，使得模块系统更具可扩展性，尤其在大型应用程序的构建与维护方面，带来了更加灵活的模块依赖和增强的模块版本控制。的引入允许更加高效的数据处理，特别是在大规模数值计算领域，这种无身份的对象将极大提升性能。通过启用 ZGC，可以让你的应用程序在大规模内存管理的场景下获得更低的延迟和更高的吞吐量。
2024-10-18 01:28:06
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原创 群体智能优化算法HEOA（Harris Hawks Optimization Algorithm，哈里斯鹰优化算法介绍），Rastrigin函数优化
HEOA（Harris Hawks Optimization Algorithm，哈里斯鹰优化算法）是一种基于群体智能的优化算法，其灵感来源于哈里斯鹰捕猎兔子的自然行为。该算法主要包括探索阶段和开发阶段，通过模拟鹰的群体行为来动态调整寻优路径。
2024-10-18 00:02:01
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原创 2024新群体优化算法MISBOA---基于多智能体模拟退火的旅行商问题TSP求解，附带创新方向
同时，为了进一步优化路径质量，我们还加入了 3-opt 算法 进行局部路径优化，以及最近邻初始化算法提升初始路径的质量。在 TSP 中，给定一组城市，要求找出一条最短路径，使得旅行商从一个城市出发，经过每个城市一次且仅一次，最终回到起点城市。多个智能体同时探索路径空间，每个智能体维护一条路径。3-opt 是一种经典的局部优化算法，通过删除路径中的 3 条边，并以不同方式重新连接剩余部分，从而找到更优的路径。当路径优化在一定次数内未能取得改进时，触发重启机制，随机重新初始化智能体的路径，避免陷入局部最优。
2024-10-16 12:49:01
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原创 高效图卷积神经网络(GCN)与电压故障诊断：深入探索和实现
在工业领域中，早期故障诊断对于维持设备正常运行和减少维护成本至关重要。本文将介绍一个强大且创新的解决方案，它结合了数据处理和图卷积神经网络(GCN)的优势，以实现电压故障的高效诊断。我们将讨论代码的关键功能、主要优点以及为什么这个解决方案值得投资。本解决方案采用了图卷积神经网络（GCN），用于处理复杂的电压故障诊断任务。
2024-10-15 00:45:44
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原创 2024新群体优化算法Subtraction-Average-Based Optimizer(SABO)，超参数优化对比PSO和GA，python代码和matlab代码，效果杠杠滴
Subtraction-Average-Based Optimizer (SABO) 是一种新型的群体优化算法，其灵感来源于搜索代理之间位置的差异平均值，用于更新种群成员在搜索空间中的位置。SABO在标准基准函数和实际工程设计问题中的表现优异。它在平衡探索（exploration）与开发（exploitation）之间展现出了强大的能力，特别适用于复杂的多模态和高维优化问题(MDPI)。SABO 的优势。
2024-10-10 00:56:28
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原创 独家发布！麻雀优化算法及其后期优化策略研究，python代码
麻雀优化算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）作为一种群体智能优化算法，因其灵活性和高效性，近年来得到了广泛应用。然而，SSA在复杂问题中的全局搜索能力和局部开发能力尚有提升空间。本文通过引入动态步长调整和局部搜索策略，优化了SSA在后期迭代中的局部搜索能力。实验表明，优化后的SSA在全局最优解的逼近与收敛稳定性上表现出更好的效果。本文推荐使用优化后的SSA算法，特别适用于多峰优化问题。麻雀优化算法（SSA）是一种模仿麻雀觅食和逃避捕食行为的智能优化算法。
2024-10-01 00:00:28
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原创 springcloud为什么采用Http而非RPC
例如，Spring Cloud 集成了 Eureka、Ribbon、Zuul 和 Hystrix 等组件，这些都是建立在 HTTP 之上的，它们为微服务架构提供了必要的支持功能。尽管在某些特定情况下 RPC 可能是更好的选择，但 HTTP 在开放的、分布式的、多技术的环境中提供了更多的优势。虽然 RPC 在理论上可能提供更优的性能（因为它通常是二进制的，而非文本基的 HTTP），但现代的 HTTP/2 已经大大改进了 HTTP 协议的性能，支持多路复用、头部压缩等功能。
2024-09-26 23:19:22
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原创 离散时间傅里叶变换，DTFT结合DFT进行通信信号分析
离散时间傅里叶变换（Discrete Time Fourier Transform，DTFT）是信号处理和系统分析中的一个重要工具，用于将离散时间信号从时域转换到频域。它是一种频谱分析方法，通过它，我们可以将时间域的离散信号分解为不同频率成分，从而更好地理解信号的频率特性。在通信、信号处理、控制系统等诸多领域，傅里叶变换扮演着至关重要的角色，DTFT尤其适用于处理离散时间信号。
2024-09-20 01:33:08
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原创 ICP算法介绍，机器人姿态估计，三维点云配准
ICP算法，即Iterative Closest Point（迭代最近点）算法，是一种广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的几何配准算法。它的主要目的是通过最小化两组点集之间的距离来找出一组变换，使得两组点集尽可能地对齐。ICP算法最常用于三维点云的配准问题，但它的思想也可以应用于二维空间中的问题。ICP算法的成功关键在于找到两组点之间的最佳刚体变换（即旋转和平移），使得两组点尽可能地重合。
2024-09-18 20:10:20
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原创 赫尔默特变换介绍，赫尔默特结合卡尔曼滤波进行空间运动轨迹姿态变化估计，处理坐标系之间转换，运动跟踪优化
赫尔默特变换（Hermite Transform） 是一种较为少见的信号处理工具，它与傅里叶变换、拉普拉斯变换等常见变换相比，应用较为局限。赫尔默特变换是一种基于 Hermite 函数 进行分解的变换，通常用于信号的正交分解和分析，尤其适合某些具有局部化性质或需要精确时频分析的应用场景。赫尔默特变换将信号表示为赫尔默特函数的线性组合。an∫−∞∞fxψnxdxan∫−∞∞fxψnxdx其中，ana_nan为赫尔默特变换系数，ψ。
2024-09-14 11:29:04
1516
原创 希尔伯特变换（Hilbert Transform）介绍, 结合傅里叶变换希尔伯特变换、特征提取和集成学习来进行分类，判断一个信号是否来自故障设备
希尔伯特变换（Hilbert Transform）是信号处理领域中的一个重要数学工具，广泛应用于分析信号的瞬时幅度、瞬时相位以及包络等特性。希尔伯特变换在调制解调、语音处理、地震信号分析、振动分析以及生物医学信号处理中都有着重要的应用。希尔伯特变换是一种线性时不变的变换，它将一个实值信号转换为与其原始信号正交的信号。对于一个实值信号xtx(t)xt其希尔伯特变换xt\hat{x}(t)xtxt1π⋅P.V.∫−∞∞xτt−τdτxtπ1⋅。
2024-09-12 02:07:18
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原创 功率谱密度估计（Power Spectral Density Estimation, PSD）介绍，轴承磨损检测
功率谱密度估计（Power Spectral Density Estimation, PSD）是信号处理中的一项重要技术，用于描述信号在频率域中的能量分布。PSD提供了信号的功率随频率变化的情况，是分析随机信号和确定信号频率特性的常用工具。
2024-09-03 00:29:44
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原创 离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT），信号去噪
离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）是一种常用的信号处理工具，特别是在数据压缩、图像处理和模式识别等领域中。DCT的基本思想是将信号从空间域或时间域转换到频率域，以揭示信号中的频率成分。与离散傅里叶变换（DFT）相比，DCT具有一些独特的性质，使其在特定应用场景中更加有效。离散余弦变换有多种形式，最常用的为DCT-II。假设我们有一个长度为NNN的序列xnx[n ]xn，其中n012N−1n012...N−1。Xk∑n。
2024-09-02 01:01:50
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原创 短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT），语音识别
短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）是一种时频分析方法，用于分析非平稳信号的频率成分随时间的变化。与传统的傅里叶变换不同，STFT在处理信号时考虑了时间局部性，使得它能够同时在时间域和频率域上分析信号。STFT的基本思想是使用一个滑动窗口函数，将信号分割成若干个短时段，对每个时段进行傅里叶变换。
2024-09-01 02:08:05
2331
原创 离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）介绍，地震波分析
离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）是一种非常重要的信号处理工具，它将离散时间信号从时间域转换到频率域。DFT在信号处理、图像处理、通信系统以及许多其他工程和科学领域中得到了广泛应用。为了理解DFT，我们需要从几个角度来探讨它的背景、定义、性质以及应用。离散傅里叶变换是针对离散时间序列的傅里叶变换。假设我们有一个长度为NNN的离散时间序列xnx[n]xn，其中n012N−1n012...N−1。
2024-08-31 02:26:15
2568
原创 傅里叶变换介绍，特征提取故障诊断
傅里叶变换（Fourier Transform, FT）是数学和工程领域中一个极为重要的工具，它将信号从时域（时间域）转换到频域（频率域），揭示出信号的频率成分。傅里叶变换在信号处理、物理学、工程学和许多其他科学领域中有广泛的应用。傅里叶变换是将一个连续信号从时域变换到频域的数学运算。Fω∫−∞∞ft⋅e−iωtdtFω∫−∞∞ft⋅e−iωtdtFωF(\omega)Fω是频率域（或频域）中的函数，称为信号的频谱或频率成分。ω。
2024-08-29 01:01:50
1605
原创 方差稳定变换（Variance Stabilizing Transformation）介绍，专业生物学领域统计
方差稳定变换（Variance Stabilizing Transformation，VST）是一种统计方法，用于将一个具有异方差性的随机变量（即方差随着均值的变化而变化的变量）转换为方差相对稳定的变量。这种转换在数据分析和建模中非常有用，因为许多统计方法（如线性回归）假设数据的方差是恒定的，即同方差性（Homoscedasticity）。通过使用VST，可以满足这些假设，从而提高模型的有效性和准确性。
2024-08-23 02:13:55
1958
原创 差分法（Differencing），多变量差分对多个时间序列进行联合分析
差分法（Differencing）是时间序列分析中的一种重要技术，主要用于使非平稳时间序列变得平稳，以便能够应用诸如ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）模型等线性模型。非平稳时间序列通常具有趋势或季节性成分，通过差分可以去除这些成分，从而使数据更加适合建模和预测。
2024-08-20 00:47:51
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原创 加权移动平均（Weighted Moving Average, WMA）介绍，适用于股票短期交易
加权移动平均（Weighted Moving Average，简称WMA）是一种用于时间序列数据平滑和分析的技术。它与简单移动平均（Simple Moving Average, SMA）类似，但不同之处在于加权移动平均对不同的历史数据点赋予不同的权重，从而使得对最近的数据点赋予更大的影响力。这使得WMA在捕捉数据的趋势和波动性方面比SMA更加灵敏加权移动平均是指对一段时间内的历史数据按照预设的权重进行加权求和，然后除以权重的总和，得到的就是该时间段的加权平均值。
2024-08-17 07:44:40
2591
原创 java并发编程中的condition队列是什么，如何才能更好理解
在Java的并发编程中，Condition是Java的java.util.concurrent.locks包中的一个接口，它提供了线程间的通信机制，允许线程在特定的条件下等待，并在条件满足时被唤醒。Condition对象必须与一个Lock对象关联，通常使用ReentrantLock来创建。在Condition的内部实现中，有一个或多个条件队列（Condition Queue）。这些条件队列用于管理那些在特定条件下等待的线程。
2024-08-15 10:13:38
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原创 指数加权移动平均（Exponential Moving Average, EMA）介绍，使用EMA分析股票价格和交易时机
指数加权移动平均（Exponential Moving Average, EMA）是一种用于平滑时间序列数据的技术，它通过对历史数据赋予不同的权重来实现平滑。与简单移动平均（SMA）不同，EMA对最近的数据赋予更大的权重，从而能够更敏感地反映数据的近期变化趋势。这使得EMA在金融市场分析、信号处理和其他时间序列预测领域得到了广泛应用指数加权移动平均（EMA）是一种强大的时间序列平滑工具，因其对最新数据的敏感性和有效平滑噪声的特性而在多个领域得到广泛应用。
2024-08-15 07:47:46
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原创 时域方法---自回归积分滑动平均模型（ARIMA），变种SARIMA模型预测气温
自回归积分滑动平均模型（ARIMA，AutoRegressive Integrated Moving Average）是时间序列分析中非常重要的模型之一，广泛应用于经济学、金融学、气象学等领域的时间序列预测。ARIMA模型通过结合自回归（AR）、滑动平均（MA）和差分（Integrated）来处理和预测非平稳时间序列的数据ARIMA模型是时间序列分析中的一种经典模型，通过对自回归、滑动平均和差分的结合，能够有效地对非平稳时间序列进行建模和预测。
2024-08-14 02:54:55
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原创 自回归滑动平均模型（ARMA）介绍，ARFIMA模型构建资产回报率模型
自回归滑动平均模型（ARMA，Autoregressive Moving Average Model）是时间序列分析中非常重要的一类模型，用于描述和预测时间序列数据。ARMA模型综合了自回归（Autoregressive，AR）模型和滑动平均（Moving Average，MA）模型的优点，能够有效捕捉时间序列中的自相关性和随机波动。下面我将对ARMA模型进行详细介绍，包括其理论基础、建模过程、参数估计、模型选择、应用场景以及在实际中可能遇到的问题。
2024-08-12 01:53:01
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原创 java垃圾收集器中的染色指针是什么东西，原理是什么，源码展示给你，进来看看，必能手拿把攥
Java垃圾收集器中的染色指针（Card Marking）技术是一种用于改进垃圾收集效率的优化策略，特别是在分代垃圾收集器（Generational Garbage Collector）中应用广泛。它的主要目的是快速识别那些可能含有对年轻代对象引用的老年代区域，以便在垃圾收集过程中有效地处理跨代引用（Cross-Generation References）
2024-07-23 02:29:27
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原创 时域方法---自回归模型（Autoregressive (AR) Model）介绍，创新点(非线性时间序列分析代码提供)，另有两个创新点在文章中总结标题中
自回归模型（Autoregressive Model，简称AR模型）是一种在时间序列分析和预测中常用的统计模型。它假设一个时间序列的当前值可以用其过去的若干值的线性组合来表示。AR模型的广泛应用和理论基础使其成为时域分析方法中的重要工具。接下来，我们将从多个角度深入探讨自回归模型，包括其定义、数学表达式、估计方法、模型阶数选择、应用案例以及扩展和变种AR模型的基本思想是利用时间序列自身的过去值来预测其未来值。具体来说，对于一个时间序列。
2024-07-23 01:54:21
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原创 时域方法---Savitzky-Golay 滤波器介绍，光谱分析应用（创新点:自适应窗口大小和多项式阶数的选择能够更好地处理信号的局部变化；改进的边界处理方法减少了边界效应，提高了滤波器的性能）
Savitzky-Golay 滤波器是一种数字滤波技术，主要用于数据平滑和去噪。其主要特点是能够在保留信号重要特征（如峰值和宽度）的同时，减少噪声的影响。以下是对 Savitzky-Golay 滤波器的详细介绍。
2024-07-19 00:20:20
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原创 时域方法---中值滤波器介绍，ECG降噪处理
中值滤波器（Median Filter）是一种常用的非线性滤波器，用于消除信号中的噪声，特别是对脉冲噪声（如盐与胡椒噪声）具有良好的抑制效果。与线性滤波器不同，中值滤波器通过替换滑动窗口内的中心值为窗口内数据的中值来实现平滑处理。这种方法可以有效地保留信号的边缘和细节特征，是图像处理和信号处理中的一种常见滤波技术。非线性：中值滤波器是非线性滤波器，不受卷积和傅里叶变换的性质限制。边缘保留：中值滤波器在平滑噪声的同时，能够有效地保留信号的边缘和细节，适用于图像处理中的边缘保护。
2024-07-16 09:40:31
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原创 oraclejdk相比较于openjdk，在G1,ZGC,ShenandoahGC垃圾回收器做了哪些具体的优化，此文一篇讲清楚
了解 Oracle JDK 在 G1、ZGC 和 Shenandoah 垃圾回收器（GC）方面的具体优化需要深入了解每个垃圾回收器的内部工作原理及 Oracle 在其基础上所做的具体改进。以下是对 G1、ZGC 和 Shenandoah 垃圾回收器的详细优化分析，包括具体的技术实现和改进措施。Oracle 在 G1、ZGC 和 Shenandoah 垃圾回收器上进行了大量具体的优化，这些优化不仅涉及算法和数据结构的改进，还包括对并发执行、内存管理和系统适配的深度优化。
2024-07-16 09:31:37
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多模态情感分类：文本、音频和图像特征的提取与融合，matlab中Resnet50,vgg16安装
2024-12-18
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